JP7437919B2 - Judgment system and judgment program - Google Patents

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本発明は、判定システム、及び判定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination system and a determination program.

従来、ユーザの健康に関する情報を生成する技術が知られていた(例えば、特許文献1参照)。この従来の技術においては、赤外線カメラ及び可視光カメラの撮像結果を用いて、健康に関する情報を生成していた。 Conventionally, a technique for generating information regarding a user's health has been known (for example, see Patent Document 1). In this conventional technology, health-related information is generated using the imaging results of an infrared camera and a visible light camera.

特開2018-110013号公報JP 2018-110013 Publication

しかしながら、特許文献1の技術においては、赤外線カメラ及び可視光カメラの撮像結果を用いて、各々相互に異なる要素を計測して、計測結果に基づいて健康に関する情報を生成していたので、健康に関する情報の精度の観点から改善の余地があった。すなわち、例えば、赤外線カメラの撮像結果を用いて肌の状態等を計測し、また、可視光カメラの撮像結果を用いてたるみやむくみ等を計測していたので、肌の状態等の計測精度及びたるみやむくみ等の計測精度を向上させる余地があり、健康に関する情報の精度の観点から改善の余地があった。 However, in the technology of Patent Document 1, the imaging results of an infrared camera and a visible light camera are used to measure mutually different elements, and health-related information is generated based on the measurement results. There was room for improvement from the perspective of information accuracy. That is, for example, the imaging results of an infrared camera were used to measure skin conditions, and the imaging results of a visible light camera were used to measure sagging, swelling, etc., so the accuracy of measuring skin conditions, etc. There was room for improvement in the accuracy of measuring sagging, swelling, etc., and there was room for improvement from the perspective of the accuracy of health-related information.

本発明は上記事実に鑑みなされたもので、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる判定システム、及び判定プログラムを提供する事を目的とする。 The present invention was made in view of the above facts, and an object of the present invention is to provide a determination system and a determination program that can improve the accuracy of determining a subject's health condition.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項1に記載の判定システムは、対象者の健康状態を判定する判定システムであって、前記対象者の熱画像を取得する第1取得手段と、前記対象者の可視光画像を取得する第2取得手段と、少なくとも、前記第1取得手段が取得した前記熱画像と、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像とに基づいて、前記対象者の生理情報であって、前記対象者の健康状態に関連する前記生理情報を推定する第1推定手段と、少なくとも前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する判定手段と、を備え、前記第1推定手段は、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の所定部位を特定する第1処理と、前記第1取得手段が取得した前記熱画像に基づいて、前記第1処理で特定された前記所定部位における表面温度を測定する第2処理と、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度に基づいて、前記生理情報を推定する第3処理と、を行い、前記判定システムは、前記所定部位における表面温度を示す表面温度情報と前記生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納する格納手段、を備え、前記第1推定手段は、前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、前記生理情報を推定する In order to solve the above-mentioned problems and achieve the purpose, the determination system according to claim 1 is a determination system for determining the health condition of a subject, and includes a first acquisition system for acquiring a thermal image of the subject. a second acquisition means for acquiring a visible light image of the subject, based on at least the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means; , a first estimation means for estimating the physiological information of the subject, which is related to the health condition of the subject; determination means for determining the health condition of the subject ; the first estimation means includes a first process for identifying a predetermined region of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means; , a second process of measuring the surface temperature of the predetermined site identified in the first process based on the thermal image acquired by the first acquisition means; and a second process of measuring the surface temperature of the predetermined site determined in the second process. a third process of estimating the physiological information based on the surface temperature, and the determination system generates correlation information indicating a correlation between the surface temperature information indicating the surface temperature at the predetermined region and the physiological information. storage means for storing, in the third process, the first estimating means is configured to calculate the correlation information between the surface temperature at the predetermined site measured in the second process and the correlation information stored in the storage means. The physiological information is estimated based on .

請求項2に記載の判定システムは、請求項1に記載の判定システムにおいて、前記第1推定手段は、前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、複数種類の前記生理情報を推定する。 In the determination system according to claim 2, in the determination system according to claim 1, in the third process, the first estimating means calculates the surface temperature at the predetermined site measured in the second process, and A plurality of types of the physiological information are estimated based on the correlation information stored in the storage means.

請求項3に記載の判定システムは、請求項1又は2に記載の判定システムにおいて、前記相関関係情報は、複数の前記対象者に共通となっている。 The determination system according to a third aspect of the present invention is the determination system according to the first or second aspect, wherein the correlation information is common to the plurality of subjects .

請求項4に記載の判定システムは、請求項1又は2に記載の判定システムにおいて、前記相関関係情報は、複数の前記対象者各々に固有となっている。 A determination system according to a fourth aspect is the determination system according to the first or second aspect, wherein the correlation information is unique to each of the plurality of subjects .

請求項5に記載の判定システムは、請求項1から4の何れか一項に記載の判定システムにおいて、前記対象者の体重情報を取得する第3取得手段と、前記第3取得手段が取得した前記体重情報に基づいて、前記対象者の脱水量を示す脱水量情報を推定する第2推定手段と、を備え、前記判定手段は、前記第2推定手段が推定した前記脱水量情報と、前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する。 The determination system according to claim 5 is the determination system according to any one of claims 1 to 4, including a third acquisition means for acquiring weight information of the subject, and a third acquisition means for acquiring body weight information of the subject; a second estimating means for estimating dehydration amount information indicating the amount of dehydration of the subject based on the body weight information, and the determining means includes the dehydration amount information estimated by the second estimating means; The health condition of the subject is determined based on the physiological information estimated by the first estimation means.

請求項6に記載の判定システムは、請求項1から5の何れか一項に記載の判定システムにおいて、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定する特定手段、を備え、前記判定手段は、前記特定手段が特定した前記外観状態と、前記第1推定手段が推定した前記生理情報とに基づいて、前記対象者の健康状態を判定する。 The determination system according to claim 6 is the determination system according to any one of claims 1 to 5, wherein the determination system includes a determination system based on the appearance of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means. identifying means for identifying an external appearance state that is a state of Determine the health status of the person.

請求項7に記載の判定システムは、請求項1から6の何れか一項に記載の判定システムにおいて、前記対象者を撮像して当該対象者の前記熱画像を出力する赤外線カメラと、前記対象者を撮像して当該対象者の前記可視光画像を出力する可視光カメラと、を備え、前記赤外線カメラ及び前記可視光カメラは、相互に同時に前記対象者を撮像し、前記第1取得手段は、前記赤外線カメラが撮像した前記対象者の前記熱画像を取得し、前記第2取得手段は、前記可視光カメラが撮像した前記対象者の前記可視光画像を取得する。 The determination system according to claim 7 is the determination system according to any one of claims 1 to 6, comprising: an infrared camera that images the subject and outputs the thermal image of the subject; a visible light camera that images a person and outputs the visible light image of the subject, the infrared camera and the visible light camera mutually capture images of the subject at the same time, and the first acquisition means , the thermal image of the subject taken by the infrared camera is acquired, and the second acquisition means acquires the visible light image of the subject taken by the visible light camera.

請求項8に記載のプログラムは、対象者の健康状態を判定する判定プログラムであって、コンピュータを、前記対象者の熱画像を取得する第1取得手段と、前記対象者の可視光画像を取得する第2取得手段と、少なくとも、前記第1取得手段が取得した前記熱画像と、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像とに基づいて、前記対象者の生理情報であって、前記対象者の健康状態に関連する前記生理情報を推定する第1推定手段と、少なくとも前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する判定手段と、として機能させ、前記第1推定手段は、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の所定部位を特定する第1処理と、前記第1取得手段が取得した前記熱画像に基づいて、前記第1処理で特定された前記所定部位における表面温度を測定する第2処理と、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度に基づいて、前記生理情報を推定する第3処理と、を行い、前記コンピュータは、前記所定部位における表面温度を示す表面温度情報と前記生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納する格納手段、を備え、前記第1推定手段は、前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、前記生理情報を推定する The program according to claim 8 is a determination program for determining the health condition of a subject, and includes a computer, a first acquisition means for acquiring a thermal image of the subject, and a visible light image of the subject. and at least the physiological information of the subject based on the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means, a first estimating means for estimating the physiological information related to the health condition of the subject; and a determining means for determining the health state of the subject based on at least the physiological information estimated by the first estimating means. The first estimation means performs a first process of specifying a predetermined region of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means, and a first process of identifying a predetermined region of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means; a second process of measuring the surface temperature at the predetermined site identified in the first process based on the image; and estimating the physiological information based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process. a third process of performing a third process of performing the first estimation; In the third process, the means estimates the physiological information based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process and the correlation information stored in the storage means.

請求項1に記載の判定システム、及び請求項8に記載の判定プログラムによれば、第1取得手段が取得した熱画像と、第2取得手段が取得した可視光画像とに基づいて、対象者の生理情報であって、対象者の健康状態に関連する生理情報を推定することにより、例えば、熱画像と可視光画像との2種類の画像に基づいて生理情報を推定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。
また、第2取得手段が取得した可視光画像に基づいて、対象者の所定部位を特定し、第1取得手段が取得した熱画像に基づいて、当該特定された対象者の所定部位における表面温度を測定し、測定された対象者の所定部位における表面温度に基づいて、生理情報を推定することにより、例えば、生理情報との間で相関が認められる情報を測定可能な部位(例えば、顔等)を所定部位とした場合、対象者の生理情報の推定精度を向上させることができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。また、対象者の露出している部分(例えば、顔等)を所定部位とした場合、対象者が着衣を着用した状態で所定部位の表面温度を測定することができるので、判定システムの利便性を向上させる事が可能となる。
According to the determination system according to claim 1 and the determination program according to claim 8, based on the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means, By estimating physiological information related to the health condition of the subject, for example, physiological information can be estimated based on two types of images, a thermal image and a visible light image. It becomes possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject.
Further, a predetermined part of the subject is identified based on the visible light image acquired by the second acquisition means, and the surface temperature of the specified part of the identified subject is determined based on the thermal image acquired by the first acquisition means. By measuring and estimating physiological information based on the measured surface temperature of a predetermined part of the subject, for example, information that is correlated with physiological information can be obtained from measurable parts (for example, the face, etc.). ) is set as a predetermined part, it is possible to improve the accuracy of estimating the physiological information of the subject, and therefore it is possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject. In addition, if the exposed part of the subject (for example, the face) is used as the predetermined part, the surface temperature of the predetermined part can be measured while the subject is wearing clothes, which increases the convenience of the determination system. It is possible to improve the

請求項3に記載の判定システムによれば、例えば、対象者の生理情報を共通の相関関係情報を用いて推定することができるので、対象者の健康状態を共通の基準を用いて判定する事が可能となる。 According to the determination system according to claim 3 , for example , the physiological information of the subject can be estimated using common correlation information, so the health condition of the subject can be determined using a common standard. things become possible.

請求項4に記載の判定システムによれば、例えば、対象者の生理情報を対象者各々に固有の相関関係情報を用いて推定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。 According to the determination system according to claim 4 , for example , physiological information of a subject can be estimated using correlation information unique to each subject, thereby improving the accuracy of determining the health state of the subject. It becomes possible to do so.

請求項5に記載の判定システムによれば、対象者の脱水量を示す脱水量情報を推定することにより、例えば、生理情報に加えて、脱水量情報も考慮して判定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 According to the determination system according to claim 5, by estimating the amount of dehydration information indicating the amount of dehydration of the subject, for example, in addition to physiological information, the amount of dehydration information can also be taken into account for determination. It becomes possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject.

請求項6に記載の判定システムによれば、可視光画像に基づいて、対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定することにより、例えば、生理情報に加えて、外観状態も考慮して判定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 According to the determination system according to claim 6, by specifying the appearance state, which is a state judged from the appearance of the subject, based on the visible light image, for example, in addition to physiological information, the appearance state is also considered. Therefore, it is possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject.

請求項7に記載の判定システムによれば、赤外線カメラ及び可視光カメラは、相互に同時に対象者を撮像し、第1取得手段は、赤外線カメラが撮像した対象者の熱画像を取得し、第2取得手段は、可視光カメラが撮像した対象者の可視光画像を取得することにより、例えば、同じタイミングで撮像された熱画像及び可視光画像を取得することができるので、対象者の生理情報の推定精度を向上させることができ、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 According to the determination system according to claim 7, the infrared camera and the visible light camera image the subject at the same time, and the first acquisition means acquires the thermal image of the subject imaged by the infrared camera; 2. By acquiring the visible light image of the subject captured by the visible light camera, the acquisition means can acquire, for example, a thermal image and a visible light image captured at the same timing, so that physiological information of the subject can be obtained. It is possible to improve the estimation accuracy of , and it is possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject.

判定装置の設置状態を例示した図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an installation state of a determination device. 判定装置の正面図である。FIG. 3 is a front view of the determination device. 判定装置のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of a determination device. 作業員関連情報を例示した図である。FIG. 3 is a diagram illustrating worker-related information. 作業員の顔の正面図であるIt is a front view of a worker's face. 相関関係の一例を示す図である。It is a figure showing an example of correlation. 判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of determination processing. 可視光画像及び熱画像を例示した図である。It is a diagram illustrating a visible light image and a thermal image. 可視光画像及び熱画像を例示した図である。It is a diagram illustrating a visible light image and a thermal image. 判定装置の設置状態を例示した図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an installation state of a determination device. 体重測定装置と判定装置のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of a weight measuring device and a determining device. 作業員体重情報を例示した図である。It is a figure which illustrated worker weight information. 判定装置のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of a determination device. 作業員関連情報を例示した図である。FIG. 3 is a diagram illustrating worker-related information. 相関関係の一例を示す図である。It is a figure showing an example of correlation.

以下に添付図面を参照して、この発明に係る判定システム、及び判定プログラムの実施の形態を詳細に説明する。まず、〔I〕実施の形態の基本的概念を説明した後、〔II〕実施の形態の具体的内容について説明し、最後に、〔III〕実施の形態に対する変形例について説明する。ただし、実施の形態によって本発明が限定されるものではない。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of a determination system and a determination program according to the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. First, [I] the basic concept of the embodiment will be explained, then [II] the specific contents of the embodiment will be explained, and finally [III] modifications to the embodiment will be explained. However, the present invention is not limited to the embodiments.

〔I〕実施の形態の基本的概念
まず、実施の形態の基本的概念について説明する。実施の形態は、概略的に、判定システム、及び判定プログラムに関する。
[I] Basic Concept of Embodiment First, the basic concept of the embodiment will be explained. Embodiments generally relate to a determination system and a determination program.

ここで、「判定システム」とは、対象者の健康状態を判定するシステムであり、例えば、健康状態を判定する専用システム、あるいは、汎用的に用いられるシステム(例えば、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等)に対して健康状態を判定するための機能を実装することにより実現されるシステム等を含む概念である。「判定システム」とは、例えば、第1取得手段、第2取得手段、第1推定手段、及び判定手段を備え、任意で、格納手段、第3取得手段、第2推定手段、特定手段、赤外線カメラ、及び可視光カメラを備える。 Here, the "determination system" refers to a system that determines the health condition of a subject, such as a dedicated system for determining the health condition, or a system used for general purposes (for example, a server computer, a personal computer, a tablet computer, etc.). This concept includes systems that are realized by implementing a function for determining the health status of devices (such as terminals). The "determination system" includes, for example, a first acquisition means, a second acquisition means, a first estimation means, and a determination means, and optionally includes a storage means, a third acquisition means, a second estimation means, a specifying means, an infrared ray camera, and a visible light camera.

この「判定システム」については任意に適用することができ、例えば、建設現場の作業員のスクリーニング、あるいは、学校、病院、又は空港等の利用者のスクリーニング等に適用してもよいが、以下に示す実施の形態では、建設現場の作業員の熱中症に関するスクリーニングに適用する場合を例示して説明する。 This "judgment system" can be applied arbitrarily; for example, it can be applied to screening workers at construction sites, or screening users of schools, hospitals, airports, etc., but the following In the illustrated embodiment, a case will be explained in which the present invention is applied to screening for heat stroke among workers at a construction site.

「対象者」とは、健康状態を判定される対象となる人又は動物であり、例えば、作業員(適宜「作業者」とも称する)、施設利用者、学生、患者、医療関係者、及び旅行者等を含む概念である。「健康状態」とは、健康に関連する状態であり、例えば、熱中症にかかっている疑いがあるか否か、インフルエンザ等の任意の病気にかかっている疑いがあるか否か等を含む概念である。 “Target persons” are people or animals whose health status is to be determined, such as workers (also referred to as “workers” as appropriate), facility users, students, patients, medical personnel, and travelers. This is a concept that includes people, etc. "Health condition" is a condition related to health, and includes, for example, whether or not there is a suspicion that you are suffering from heat stroke, or whether or not you are suspected of having any disease such as influenza, etc. It is.

「第1取得手段」とは、対象者の熱画像を取得する手段であり、例えば、赤外線カメラが撮像した対象者の熱画像を取得する手段である。「赤外線カメラ」とは、対象者を撮像して当該対象者の熱画像を出力する装置である。「熱画像」とは、熱の量を示す画像であり、例えば、撮像されている対象が出力する熱分布を図として可視化した画像である。そして、この「熱画像」を用いることにより、撮像されている対象の温度を測定することが可能となる。 The "first acquisition means" is a means for acquiring a thermal image of the subject, for example, a means for acquiring a thermal image of the subject captured by an infrared camera. An "infrared camera" is a device that images a subject and outputs a thermal image of the subject. A "thermal image" is an image that shows the amount of heat, and is, for example, an image that visualizes the heat distribution output from the object being imaged. By using this "thermal image," it becomes possible to measure the temperature of the object being imaged.

「第2取得手段」とは、対象者の可視光画像を取得する手段であり、例えば、可視光カメラが撮像した対象者の可視光画像を取得する手段である。「可視光カメラ」とは、対象者を撮像して当該対象者の可視光画像を出力する装置である。「可視光画像」とは、可視光によって表示される画像である。そして、この「可視光画像」に対して公知の画像認識を行うことによって、撮像されている対象を認識することが可能となる。 The "second acquisition means" is a means for acquiring a visible light image of the subject, for example, a means for acquiring a visible light image of the subject captured by a visible light camera. A "visible light camera" is a device that images a subject and outputs a visible light image of the subject. A "visible light image" is an image displayed using visible light. Then, by performing known image recognition on this "visible light image", it becomes possible to recognize the object being imaged.

なお、前述の赤外線カメラ及び可視光カメラについては、相互に同時に対象者を撮像するように構成してもよいし、あるいは、対象者を順次撮像するように構成してもよい。なお、「相互に同時に対象者を撮像する」とは、例えば、赤外線カメラ及び可視光カメラが相互に同時に共通の対象者を撮像することを示す概念である。また、「対象者を順次撮像する」とは、例えば、赤外線カメラ又は可視光カメラの一方を用いて対象者を撮像した後、赤外線カメラ又は可視光カメラの他方を用いて当該対象者を撮像することを示す概念である。 Note that the above-mentioned infrared camera and visible light camera may be configured to image the subject at the same time, or may be configured to capture images of the subject sequentially. Note that "simultaneously capturing images of a subject" is a concept that indicates, for example, that an infrared camera and a visible light camera mutually capture images of a common subject at the same time. Furthermore, "sequentially imaging the subject" means, for example, imaging the subject using either an infrared camera or a visible light camera, and then capturing an image of the subject using the other of the infrared camera or visible light camera. This is a concept that indicates that

「第1推定手段」とは、少なくとも、第1取得手段が取得した熱画像と、第2取得手段が取得した可視光画像とに基づいて、対象者の生理情報であって、対象者の健康状態に関連する生理情報を推定する手段である。「第1推定手段」とは、例えば、第1処理~第3処理を行う手段である。 The "first estimation means" is based on at least the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means, and is based on the physiological information of the subject and the health of the subject. It is a means of estimating physiological information related to a state. The "first estimating means" is, for example, means for performing the first to third processing.

「生理情報」とは、対象者の健康状態に関連する情報であり、例えば、平均皮膚温度、大腿温度、着衣脱水密度、心拍数、及び深部温度等を含む概念である。「平均皮膚温度」とは、対象者における身体(例えば、上半身)の皮膚温度の平均であり、例えば、上半身における任意の位置(例えば、7か所等)の皮膚温度の平均等を示す概念である。「大腿温度」とは、大腿の温度であり、例えば、脚の付け根の部分の温度等を示す概念である。「着衣脱水密度」とは、作業を行うことにより失われる対象者の水分量の密度を示す概念であり、例えば、作業を行う場合において、作業を行うことにより失われる対象者の水分量(例えば、作業中に水分補給を行わないこととして、着衣を身に着けた状態での作業前後の対象者の体重の差分)を、当該作業の時間及び対象者の体重の積で除した値に対応する概念である。「心拍数」とは、所定時間(例えば、1分間等)における心拍の回数を示す概念である。「深部温度」とは、体の内部の温度を示す概念である。 "Physiological information" is information related to the health condition of the subject, and is a concept that includes, for example, average skin temperature, thigh temperature, density of clothing and dehydration, heart rate, and core temperature. "Average skin temperature" is the average skin temperature of the subject's body (for example, upper body), and is a concept that refers to the average skin temperature at arbitrary positions (for example, 7 places, etc.) on the upper body. be. "Thigh temperature" is the temperature of the thigh, and is a concept that indicates, for example, the temperature of the base of the leg. "Dressed and dehydrated density" is a concept that indicates the density of the amount of water lost by a subject as a result of performing a task. , assuming that hydration is not provided during work, corresponds to the value obtained by dividing the difference in the weight of the subject before and after the work with clothes on) by the product of the time of the work and the weight of the subject. This is the concept of "Heart rate" is a concept that indicates the number of heartbeats in a predetermined period of time (for example, one minute). "Deep temperature" is a concept that indicates the temperature inside the body.

第1推定手段が行う「第1処理」とは、第2取得手段が取得した可視光画像に基づいて、対象者の所定部位を特定する処理である。「所定部位」とは、対象者の身体(顔も含む)の一部であり、例えば、顔全体、顔における鼻及び口を含む領域、顔における鼻及び口の内の鼻のみが入る領域、脇、膝、及び肘等を含む概念である。 The "first process" performed by the first estimation means is a process of identifying a predetermined part of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means. The "predetermined part" is a part of the subject's body (including the face), for example, the entire face, a region of the face that includes the nose and mouth, a region that only contains the nose of the face and the nose of the mouth, This concept includes the armpits, knees, elbows, etc.

第1推定手段が行う「第2処理」とは、第1取得手段が取得した熱画像に基づいて、第1処理で特定された所定部位における表面温度を測定する処理である。 The "second process" performed by the first estimation means is a process of measuring the surface temperature at the predetermined site identified in the first process based on the thermal image acquired by the first acquisition means.

第1推定手段が行う「第3処理」とは、第2処理で測定された所定部位における表面温度に基づいて、生理情報を推定する処理であり、例えば、第2処理で測定された所定部位における表面温度と、格納手段に格納されている相関関係情報とに基づいて、生理情報を推定する処理等を含む概念である。なお、相関関係情報については後述する。 The "third process" performed by the first estimation means is a process of estimating physiological information based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process. This concept includes a process of estimating physiological information based on the surface temperature of the body and correlation information stored in the storage means. Note that the correlation information will be described later.

「判定手段」とは、少なくとも第1推定手段が推定した生理情報に基づいて、対象者の健康状態を判定する手段であり、例えば、第2推定手段が推定した脱水量情報と、第1推定手段が推定した生理情報に基づいて、対象者の健康状態を判定する手段等を含む概念であり、また、特定手段が特定した外観状態と、第1推定手段が推定した生理情報とに基づいて、対象者の健康状態を判定する手段等を含む概念である。 The "determination means" is means for determining the health condition of the subject based on at least the physiological information estimated by the first estimation means, and for example, the dehydration amount information estimated by the second estimation means and the first estimation The concept includes means for determining the health condition of the subject based on the physiological information estimated by the means, and also includes a means for determining the health condition of the subject based on the physiological information estimated by the first estimating means and the appearance condition specified by the specifying means. This is a concept that includes means for determining the health condition of a subject.

つまり、対象者の健康状態の判定は、例えば、生理情報、脱水量情報、又は外観状態の内に少なくとも生理情報を用いて行われるが、以下の実施の形態では、これらの情報の内の生理情報のみを用いて判定する場合を説明し、生理情報に加えて脱水量情報又は外観状態を用いて判定する場合については変形例において説明する。 In other words, the health condition of the subject is determined using at least physiological information, for example, physiological information, dehydration amount information, or appearance state. A case where determination is made using only information will be described, and a case where determination is made using dehydration amount information or appearance state in addition to physiological information will be described in a modified example.

「格納手段」とは、相関関係情報を格納する手段である。「相関関係情報」とは、所定部位における表面温度を示す表面温度情報と生理情報との相関関係を示す情報である。なお、この「相関関係情報」としては、複数の対象者に共通となっている情報を用いてもよいし、あるいは、複数の対象者各々に固有となっている情報を用いてもよい。 "Storing means" is means for storing correlation information. "Correlation information" is information indicating a correlation between surface temperature information indicating the surface temperature at a predetermined site and physiological information. Note that this "correlation information" may be information that is common to a plurality of subjects, or information that is unique to each of a plurality of subjects.

「第3取得手段」とは、対象者の体重を示す体重情報を取得する手段である。 The "third acquisition means" is means for acquiring weight information indicating the subject's weight.

「第2推定手段」とは、第3取得手段が取得した体重情報に基づいて、対象者の脱水量(失われた水分量)を示す脱水量情報を推定する手段である。なお、脱水量の推定手法は任意であるが、例えば、作業中に水分補給を行わないこととして、着衣を身に着けた状態での作業前後の対象者の体重の差分を脱水量とする手法を用いてもよい。 The "second estimation means" is a means for estimating dehydration amount information indicating the amount of dehydration (amount of water lost) of the subject based on the body weight information acquired by the third acquisition means. Note that the method for estimating the amount of dehydration is arbitrary, but for example, the amount of dehydration may be calculated as the difference in the weight of the subject before and after the work with clothes on, assuming that no hydration is provided during the work. may also be used.

「特定手段」とは、第2取得手段が取得した可視光画像に基づいて、対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定する手段である。「外観状態」とは、対象者の外観から判断される当該対象者の状態であり、例えば、対象者の表情、顔のテカリ具合、汗面積比、脇汗の状態、着衣量、及び腰の曲がり具合等を含む概念である。なお、「汗面積比」とは、対象者の所定の一部又は全部の面積に対する、当該一部又は全部における発汗している領域の面積の比率を示す概念であり、例えば、顔の全体の面積に対する、当該顔の内の発汗している領域の面積の比率を示す概念である。 The "identification means" is means for identifying the appearance state, which is a state determined from the subject's appearance, based on the visible light image acquired by the second acquisition means. "Appearance condition" is the condition of the subject judged from the subject's appearance, such as the subject's expression, the degree of shine on the face, the sweat area ratio, the state of armpit sweat, the amount of clothing worn, and the bend of the waist. This is a concept that includes conditions, etc. The "sweat area ratio" is a concept that indicates the ratio of the area of the sweating area in a given part or all of the subject to the area of the subject, for example, the area of the entire face. This is a concept that indicates the ratio of the area of the sweating region of the face to the area.

そして、以下に示す実施の形態では、「対象者」が建設現場の作業員であり、また、生理情報、脱水量情報、又は外観状態の内の生理情報を用いて、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定する場合について説明する。また、「生理情報」として、平均皮膚温度、大腿温度、及び着衣脱水密度を用いる場合について説明する。 In the embodiment described below, the "target person" is a worker at a construction site, and the physiological information, dehydration amount information, or physiological information in the appearance condition is used to prevent the worker from suffering from heatstroke. The case of determining whether or not there is a suspicion of being infected will be explained. Furthermore, a case will be described in which average skin temperature, thigh temperature, and dehydration density of clothes are used as "physiological information."

〔II〕実施の形態の具体的内容
次に、実施の形態の具体的内容について説明する。
[II] Specific contents of the embodiment Next, specific contents of the embodiment will be described.

(構成)
まず、本実施の形態に係る判定装置について説明する。図1は、判定装置の設置状態を例示した図であり、また、図2は、判定装置の正面図であり、また、図3は、判定装置のブロック図である。なお、図1及び図2において、X-Y-X軸は相互に直交する軸であり、Z軸が垂直方向に沿っており、Y軸及びX軸が水平方向に沿っていることとして、以下説明する。
(composition)
First, a determination device according to this embodiment will be explained. FIG. 1 is a diagram illustrating an installation state of the determination device, FIG. 2 is a front view of the determination device, and FIG. 3 is a block diagram of the determination device. In addition, in FIGS. 1 and 2, the X-Y-X axes are mutually orthogonal axes, the Z-axis is along the vertical direction, and the Y-axis and the X-axis are along the horizontal direction. explain.

判定装置1は、判定システムであり、例えば、図1に示すように、建設現場の休憩所に設けられており、また、作業員の顔を撮像可能となるように地面から所定高さ(例えば、160cm~170cm等)の位置に設けられている。判定装置1は、例えば、図3のサーモグラフィカメラ11、可視光カメラ12、記録部13、及び制御部14を備える。 The determination device 1 is a determination system, and is installed, for example, in a rest area at a construction site, as shown in FIG. , 160cm to 170cm, etc.). The determination device 1 includes, for example, the thermography camera 11 shown in FIG. 3, the visible light camera 12, the recording section 13, and the control section 14.

(構成-サーモグラフィカメラ)
図3のサーモグラフィカメラ11は、前述の赤外線カメラである。このサーモグラフィカメラ11の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、図2に示すように、判定装置1の筐体に設けられており、また、前述の熱画像(一例としては、公知のサーモグラフィの技術を用いて撮像される対象の各位置が放射する熱の分布を色の違いで示す画像)を撮像して出力するように構成されている。
(Configuration - Thermography camera)
The thermographic camera 11 in FIG. 3 is the above-mentioned infrared camera. Although the specific type and configuration of this thermography camera 11 are arbitrary, for example, as shown in FIG. The device is configured to capture and output an image (using different colors that shows the distribution of heat radiated from each location of the imaged object using thermography technology).

(構成-可視光カメラ)
図3の可視光カメラ12は、前述の可視光カメラである。この可視光カメラ12の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、図2に示すように、判定装置1の筐体に設けられており、また、前述の可視光画像(一例としては、公知のイメージセンサ等を用いて撮像される撮像されている対象の可視光での外観を示す画像)を撮像して出力するように構成されている。
(Configuration - visible light camera)
The visible light camera 12 in FIG. 3 is the visible light camera described above. Although the specific type and configuration of this visible light camera 12 are arbitrary, for example, as shown in FIG. , an image showing the appearance of the object being imaged in visible light, which is imaged using a known image sensor or the like, and outputs the image.

なお、この可視光カメラ12及び前述のサーモグラフィカメラ11の画角(撮像できる範囲)は任意に設定することができるが、例えば、可視光カメラ12及び前述のサーモグラフィカメラ11が相互に共通の画角に設定されており、当該各カメラは、相互に同一の範囲を撮像できるように構成されていることとする。 Note that the angle of view (range that can be imaged) of this visible light camera 12 and the above-mentioned thermography camera 11 can be set arbitrarily, but for example, if the visible light camera 12 and the above-mentioned thermography camera 11 have a common angle of view, It is assumed that each camera is configured to be able to image the same range.

(構成-記録部)
図3の記録部13は、判定装置1の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段である。この記録部13の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、EEPROMやFlashメモリ等を用いて構成されている。ただし、EEPROMやFlashメモリに代えてあるいはEEPROMやFlashメモリと共に、ハードディスクの如き外部記録装置、磁気ディスクの如き磁気的記録媒体、DVDやブルーレイディスクの如き光学的記録媒体、又はROM、USBメモリ、SDカードの如き電気的記録媒体を含む、その他の任意の記録媒体を用いることができる。
(Configuration - Recording section)
The recording unit 13 in FIG. 3 is a recording means for recording programs and various data necessary for the operation of the determination device 1. Although the specific type and configuration of this recording unit 13 is arbitrary, it is configured using, for example, an EEPROM, a Flash memory, or the like. However, instead of or in addition to EEPROM and Flash memory, external storage devices such as hard disks, magnetic recording media such as magnetic disks, optical recording media such as DVDs and Blu-ray discs, ROM, USB memory, and SD Any other storage medium can be used, including electrical storage media such as cards.

記録部13は、例えば、作業員関連情報DB131を備え、閾値情報が記録されている。 The recording unit 13 includes, for example, a worker-related information DB 131, in which threshold information is recorded.

(構成-記録部-作業員関連情報DB)
作業員関連情報DB131は、作業員関連情報を格納する作業員関連情報格納手段であり、特に、相関関係情報を格納する格納手段である。図4は、作業員関連情報を例示した図である。「作業員関連情報」とは、相関関係情報であり、図4に示すように、項目「作業員ID」に対応する情報と、項目「氏名情報」に対応する情報と、項目「皮膚温度相関情報」に対応する情報と、項目「大腿温度相関情報」に対応する情報と、項目「着衣脱水密度相関情報」に対応する情報とが相互に関連付けられている。
(Configuration - Recording Department - Worker related information DB)
The worker-related information DB 131 is a worker-related information storage unit that stores worker-related information, and in particular, a storage unit that stores correlation information. FIG. 4 is a diagram illustrating worker-related information. "Worker related information" is correlation information, and as shown in Figure 4, information corresponding to the item "worker ID", information corresponding to the item "name information", and information corresponding to the item "skin temperature correlation". information,” information corresponding to the item “thigh temperature correlation information,” and information corresponding to the item “clothing/dehydration density correlation information” are mutually associated.

項目「作業員ID」に対応する情報は、作業員を一意に識別する作業員識別情報(以下、識別情報を「ID」とも称する)である(図4では、「ID001」等)。項目「氏名情報」に対応する情報は、作業員の氏名を特定する氏名情報である(図4では、便宜上の記載であり「ID001」の作業員の氏名である「AA AA」等)。 The information corresponding to the item "worker ID" is worker identification information (hereinafter, identification information is also referred to as "ID") that uniquely identifies the worker ("ID001" etc. in FIG. 4). The information corresponding to the item "Name information" is name information that specifies the name of the worker (in FIG. 4, "AA AA", etc., which is described for convenience and is the name of the worker with "ID001").

項目「皮膚温度相関情報」に対応する情報は、所定部位における表面温度(表面温度情報)と平均皮膚温度(生理情報)との相関関係を示す皮膚温度相関情報である(図4では、「ID001」の作業員の皮膚温度相関情報である「Ts001」等)。なお、ここでの図4の「Ts001」等については、説明の便宜上の記載であり、詳細の説明は後述する。大腿温度相関情報の「Tf001」等及び着衣脱水密度相関情報の「Td001」等も同様とする。項目「大腿温度相関情報」に対応する情報は、所定部位における表面温度(表面温度情報)と大腿温度(生理情報)との相関関係を示す大腿温度相関情報である(図4では、「ID001」の作業員の大腿温度相関情報である「Tf001」等)。項目「着衣脱水密度相関情報」に対応する情報は、所定部位における表面温度(表面温度情報)と着衣脱水密度(生理情報)との相関関係を示す着衣脱水密度相関情報である(図4では、「ID001」の作業員の着衣脱水密度相関情報である「Td001」等)。 The information corresponding to the item "Skin temperature correlation information" is skin temperature correlation information indicating the correlation between the surface temperature (surface temperature information) and the average skin temperature (physiological information) at a predetermined site (in FIG. 4, "ID001 (such as "Ts001" which is the skin temperature correlation information of the worker). Note that "Ts001" and the like in FIG. 4 are described here for convenience of explanation, and detailed explanation will be given later. The same applies to thigh temperature correlation information such as "Tf001" and clothing dehydration density correlation information such as "Td001". The information corresponding to the item "thigh temperature correlation information" is thigh temperature correlation information indicating the correlation between the surface temperature (surface temperature information) and the thigh temperature (physiological information) at a predetermined region (in FIG. 4, "ID001") "Tf001" which is the thigh temperature correlation information of the worker). The information corresponding to the item "clothed dehydrated density correlation information" is clothed dehydrated density correlation information that indicates the correlation between the surface temperature (surface temperature information) and the clothed dehydrated density (physiological information) at a predetermined region (in FIG. 4, (such as "Td001" which is clothing/dehydration density correlation information of the worker with "ID001").

図5は、作業員の顔の正面図である。図4の各相関情報で用いられている表面温度の対象となる所定部位としては、図5に示す狭領域R1又は広領域R2の内の一方のみ又は両方を用いることができる。「狭領域」R1とは、前述の所定部位であり、顔における鼻及び口の内の鼻のみが入る領域であって、図5に示すように、正面視において鼻を中心として口が入らない矩形の領域である。また、「広領域」R2とは、前述の所定部位であり、顔における鼻及び口を含む領域であって、図5に示すように、正面視において鼻と口が入る矩形の領域であって、狭領域R1を包含し且つ当該狭領域R1よりも大きな面積の領域である。なお、本実施の形態では、図4の各相関情報で用いられている表面温度の対象となる所定部位として、狭領域R1又は広領域R2の内の狭領域R1のみを用いる場合を例示して説明する。 FIG. 5 is a front view of the worker's face. As the predetermined region targeted by the surface temperature used in each piece of correlation information in FIG. 4, only one or both of narrow region R1 and wide region R2 shown in FIG. 5 can be used. The "narrow area" R1 is the predetermined area described above, and is an area where only the nose of the face and the nose of the mouth fit, and as shown in FIG. 5, the mouth does not fit around the nose when viewed from the front. It is a rectangular area. Further, the "wide area" R2 is the above-mentioned predetermined part, and is an area of the face that includes the nose and mouth, and as shown in FIG. 5, is a rectangular area that includes the nose and mouth when viewed from the front. , is a region that includes the narrow region R1 and has a larger area than the narrow region R1. In addition, in this embodiment, a case is exemplified in which only the narrow region R1 of the narrow region R1 or the wide region R2 is used as the predetermined region that is the target of the surface temperature used in each correlation information in FIG. explain.

図6は、相関関係の一例を示す図である。なお、例えば、図6は、図4の「ID001」の作業員についての相関関係を示す図であり、図6(a)の平均皮膚温度相関直線L1は、狭領域R1の表面温度と平均皮膚温度との相関関係を示しており、また、図6(b)の大腿温度相関直線L2は、狭領域R1の表面温度と大腿温度との相関関係を示しており、また、図6(c)の着衣脱水密度相関直線L3は、狭領域R1の表面温度と着衣脱水密度との相関関係を示している。そして、前述の図4の皮膚温度相関情報である「Ts001」としては、図6(a)の平均皮膚温度相関直線L1を示す情報(一例としては、演算式又はテーブル情報等)が格納されており、また、図4の大腿温度相関情報である「Tf001」としては図6(b)の大腿温度相関直線L2を示す情報(一例としては、演算式又はテーブル情報等)が格納されており、また、図4の着衣脱水密度相関情報である「Td001」としては図6(c)の着衣脱水密度相関直線L3を示す情報(一例としては、演算式又はテーブル情報等)が格納されていることとする。なお、図4の「ID001」の作業員以外の作業員(例えば、「ID002」又は「ID003」の作業員等)の各相関情報についても、「ID001」の作業員の各相関情報と同様な情報が格納されていることとする。 FIG. 6 is a diagram showing an example of correlation. For example, FIG. 6 is a diagram showing the correlation for the worker with "ID001" in FIG. 4, and the average skin temperature correlation line L1 in FIG. The thigh temperature correlation straight line L2 in FIG. 6(b) shows the correlation between the surface temperature of the narrow region R1 and the thigh temperature, and FIG. 6(c) shows the correlation with the temperature. The clothes dehydrated density correlation line L3 shows the correlation between the surface temperature of the narrow region R1 and the clothes dehydrated density. As "Ts001" which is the skin temperature correlation information in FIG. 4 described above, information indicating the average skin temperature correlation straight line L1 in FIG. 6(a) (for example, a calculation formula or table information) is stored. Furthermore, as "Tf001" which is the thigh temperature correlation information in FIG. 4, information indicating the thigh temperature correlation straight line L2 in FIG. 6(b) (for example, an arithmetic expression or table information) is stored. Further, as "Td001" which is the clothing dehydration density correlation information in FIG. 4, information indicating the clothing dehydration density correlation straight line L3 in FIG. 6(c) (for example, a calculation formula or table information, etc.) is stored. shall be. Note that each correlation information of workers other than the worker of "ID001" in FIG. Assume that information is stored.

そして、このような図4の作業員関連情報の具体的な格納手法は任意であるが、例えば、作業員ID及び氏名情報については、管理者が自己の端末(例えば、パーソナルコンピュータ又はタブレット端末等)を判定装置1に通信可能に接続した上で、各情報を当該端末を介して判定装置1に入力した場合に、制御部14が、入力された各情報に基づいて格納することとする。また、皮膚温度相関情報については、管理者が、各作業員の平均皮膚温度を任意の測定器を用いて測定し、また、平均皮膚温度の測定時点での当該作業員の狭領域R1の表面温度を測定し、これら測定結果である平均皮膚温度と狭領域R1の表面温度の組み合わせのデータを多数(例えば、30組~50組等)、自己の端末に入力した上で、当該端末にてこの多数のデータに対して任意の処理(例えば、近似直線を求める処理等)を行うことにより平均皮膚温度相関直線を求めて、求めた平均皮膚温度相関直線を示す情報を、判定装置1に入力した場合に、制御部14が、入力された各情報に基づいて格納することとする。なお、大腿温度相関情報及び着衣脱水密度相関情報についても、皮膚温度相関情報と同様にして格納することとする。なお、ここで説明した格納手法は一例であり、この手法に限らず、他の手法で格納してもよい。 The specific storage method for the worker-related information shown in FIG. ) is communicatively connected to the determination device 1, and when each piece of information is input to the determination device 1 via the terminal, the control unit 14 stores the input information based on the input information. Regarding the skin temperature correlation information, the manager measures the average skin temperature of each worker using any measuring device, and also measures the surface of the narrow area R1 of the worker at the time of measuring the average skin temperature. Measure the temperature, input a large number of combinations of the average skin temperature and the surface temperature of the narrow area R1 (for example, 30 to 50 sets) into your own terminal, and then input them into your own terminal. An average skin temperature correlation straight line is obtained by performing arbitrary processing (for example, processing for obtaining an approximate straight line) on this large amount of data, and information indicating the obtained average skin temperature correlation straight line is input into the determination device 1. In this case, the control unit 14 stores the information based on each input information. Note that the thigh temperature correlation information and the clothing/dehydration density correlation information are also stored in the same manner as the skin temperature correlation information. Note that the storage method described here is an example, and the storage method is not limited to this method, and other methods may be used.

(構成-記録部-閾値情報)
図3の記録部13に格納されている「閾値情報」とは、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定するための閾値を示す情報であり、例えば、図4の各相関情報で相関関係が示されている各生理情報(具体的には、平均皮膚温度、大腿温度、及び着衣脱水密度)各々に対して設定されている閾値を示す情報である。なお、この閾値情報については、各作業員に対して個別に設定してもよいし、全作業員に対して共通に設定してもよいが、本実施の形態では、全作業員に対して共通に設定する場合を例示して説明する。
(Configuration - Recording section - Threshold information)
The "threshold information" stored in the recording unit 13 in FIG. 3 is information indicating a threshold for determining whether or not a worker is suspected of suffering from heat stroke. This information indicates a threshold value set for each piece of physiological information (specifically, average skin temperature, thigh temperature, and dehydration density of clothing) whose correlation is shown in each piece of correlation information. Note that this threshold information may be set individually for each worker or may be set commonly for all workers, but in this embodiment, the threshold information is set for all workers. An example of a common setting will be explained.

ここでは、例えば、熱中症に関する学術論文、実験、又はシミュレーション等に基づいて、平均皮膚温度に関する閾値(以下、「平均皮膚温度閾値」とも称する)である「35.5(℃)」、大腿温度に関する閾値(以下、「大腿温度閾値」とも称する)である「34.5(℃)」、及び着衣脱水密度に関する閾値(以下、「着衣脱水密度閾値」とも称する)である「7.5(g/kgh)」を示す情報が閾値情報として格納されている場合を例示して説明する。 Here, for example, based on academic papers, experiments, simulations, etc. related to heat stroke, the threshold value for average skin temperature (hereinafter also referred to as "average skin temperature threshold value") is "35.5 (℃)", the thigh temperature "34.5 (℃)" which is the threshold value for "thigh temperature threshold" (hereinafter also referred to as "thigh temperature threshold value"), and "7.5 (g /kgh)'' is stored as threshold information.

(構成-制御部)
制御部14は、判定装置1を制御する制御手段であり、具体的には、CPU、当該CPU上で解釈実行される各種のプログラム(OSなどの基本制御プログラムや、OS上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む)、及びプログラムや各種のデータを格納するためのRAMの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである。
(Configuration - control section)
The control unit 14 is a control unit that controls the determination device 1, and specifically includes a CPU, various programs interpreted and executed on the CPU (basic control programs such as an OS, and specific functions activated on the OS). A computer is equipped with an internal memory such as a RAM for storing programs and various data.

制御部14は、機能概念的には、例えば、第1取得部141、第2取得部142、第1推定部143、及び判定部144を備える。第1取得部141は、対象者の熱画像を取得する第1取得手段である。第2取得部142は、対象者の可視光画像を取得する第2取得手段である。第1推定部143は、少なくとも、第1取得部141が取得した熱画像と、第2取得部142が取得した可視光画像とに基づいて、対象者の生理情報であって、対象者の健康状態に関連する生理情報を推定する第1推定手段である。判定部144は、少なくとも第1推定部143が推定した生理情報に基づいて、対象者(作業員)の健康状態を判定する判定手段である。そして、このような制御部14の各部の処理については後述する。
(判定処理)
次に、このように構成される判定装置1により実行される判定処理について説明する。図7は、判定処理のフローチャートである(以下の各処理の説明ではステップを「S」と略記する)。「判定処理」とは、概略的には、判定装置1によって実行される処理であり、例えば、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定する処理である。この判定処理を実行するタイミングは任意であるが、例えば、判定装置1の電源をオンして、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12が起動した場合に実行が開始されることとし、当該処理の実行が開始されたところから説明する。ここでは、例えば、建設現場の作業員が、休憩時間に図1の休憩所内の判定装置1の正面の所定位置(例えば、判定装置1の各カメラで作業員の顔が撮像可能な予め決められた位置)に訪れて、判定装置1による判定を受ける運用がとられていることとして説明する。また、建設現場の各作業員については、作業員関連情報DB131に図4の作業員関連情報が予め格納されていることとして、以下説明する。また、図4の「ID001」の作業員についての判定を行う場合を例示して説明する。
Functionally, the control unit 14 includes, for example, a first acquisition unit 141, a second acquisition unit 142, a first estimation unit 143, and a determination unit 144. The first acquisition unit 141 is a first acquisition unit that acquires a thermal image of the subject. The second acquisition unit 142 is a second acquisition unit that acquires a visible light image of the subject. The first estimation unit 143 calculates physiological information of the subject based on at least the thermal image acquired by the first acquisition unit 141 and the visible light image acquired by the second acquisition unit 142. This is a first estimation means for estimating physiological information related to a state. The determining unit 144 is a determining unit that determines the health condition of the subject (worker) based on at least the physiological information estimated by the first estimating unit 143. The processing of each part of the control section 14 will be described later.
(Determination process)
Next, the determination process executed by the determination device 1 configured as described above will be explained. FIG. 7 is a flowchart of the determination process (steps are abbreviated as "S" in the description of each process below). The "determination process" is roughly a process executed by the determination device 1, and is, for example, a process of determining whether or not a worker is suspected of suffering from heat stroke. The timing of executing this determination process is arbitrary, but for example, the execution is started when the power of the determination device 1 is turned on and the thermography camera 11 and the visible light camera 12 are started. I will explain from where it started. Here, for example, a worker at a construction site is placed at a predetermined position in front of the determination device 1 in the rest area shown in FIG. The explanation will be given assuming that the user visits the location) and receives the determination by the determination device 1. Further, each worker at the construction site will be described below on the assumption that the worker-related information shown in FIG. 4 is stored in advance in the worker-related information DB 131. Further, a case will be described by way of example in which a determination is made regarding the worker with "ID001" in FIG.

図7のSA1において制御部14は、画像を取得するか否かを判定する。具体的には任意であるが、例えば、判定処理が起動した場合に、制御部14が、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12を用いて、各カメラの画角(撮像できる範囲)の画像を所定時間間隔(例えば、0.5秒~1秒間隔等)で繰り返し撮像して、当該撮像した画像を受け取るように構成されていることとする。より具体的には、制御部14が、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12で所定時間間隔毎に同時に撮像して、同じタイミングに撮像された熱画像及び可視光画像を受け取るように構成されていることとする。そして、制御部14は、受け取った熱画像及び可視光画像が作業員の顔を撮像したものであるか否か(つまり、各画像に作業員の顔が写っているか否か)を判定し、判定結果に基づいて画像を取得するか否かを判定する。 At SA1 in FIG. 7, the control unit 14 determines whether or not to acquire an image. Although the specifics are arbitrary, for example, when the determination process is activated, the control unit 14 uses the thermography camera 11 and the visible light camera 12 to capture an image at a predetermined angle of view (range that can be captured) of each camera. It is assumed that the configuration is such that images are repeatedly captured at time intervals (for example, at intervals of 0.5 seconds to 1 second, etc.) and the captured images are received. More specifically, the control unit 14 is configured to simultaneously capture images at predetermined time intervals with the thermography camera 11 and the visible light camera 12, and receive the thermal image and visible light image captured at the same timing. That's it. Then, the control unit 14 determines whether the received thermal image and visible light image are images of the worker's face (that is, whether the worker's face is captured in each image), Based on the determination result, it is determined whether or not to acquire an image.

受け取った熱画像及び可視光画像が作業員の顔を撮像したものであるか否かを判定する具体的な手法は任意であるが、例えば、公知の画像認識を利用する手法を用いてもよい。より具体的には、例えば、作業員の顔が写っている可視光画像及び当該顔が写っていない可視光画像を用いて、教師情報有り機械学習を行って作業員が写っている可視光画像を認識する画像認識用のモデル情報(つまり、可視光画像を入力した場合に、当該入力した可視光画像に作業員が写っているか否かを示す情報を出力するモデル情報)を予め生成しておき、当該生成しておいたモデル情報を用いて判定する場合について説明する。なお、ここでの判定手法は例示であり、他の手法を用いてもよく、例えば、熱画像を入力した場合に、当該入力した熱画像に作業員が写っているか否かを示す情報を出力するモデル情報を用いてもよく、あるいは、当該各モデル情報を用いずに他の手法で判定してもよい。 The specific method for determining whether the received thermal image and visible light image are images of the worker's face is arbitrary, but for example, a method using known image recognition may be used. . More specifically, for example, a visible light image that shows the worker's face and a visible light image that does not show the face are used to perform machine learning with teacher information to create a visible light image that shows the worker. Model information for image recognition (that is, when a visible light image is input, model information that outputs information indicating whether or not a worker is included in the input visible light image) is generated in advance. A case will be described in which a determination is made using the generated model information. Note that the determination method here is an example, and other methods may be used. For example, when a thermal image is input, information indicating whether or not a worker is included in the input thermal image is output. The model information may be used, or the determination may be made using another method without using the respective model information.

SA1について具体的には、制御部14は、まず、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12から出力される熱画像及び可視光画像(つまり、同じタイミングで撮像された熱画像及び可視光画像)を受け取り、受け取った可視光画像を前述のモデル情報に入力する。次に、当該モデル情報から「入力した可視光画像に作業員が写っていないことを示す情報」が出力された場合、制御部14は、受け取った熱画像及び可視光画像が作業員の顔を撮像したものでないものと判定した上で、画像を取得しないものと判定し(SA1のNO)、画像を取得するものと判定するまで、繰り返しSA1を実行する。また、当該モデル情報から「入力した可視光画像に作業員が写っていることを示す情報」が出力された場合、制御部14は、受け取った熱画像及び可視光画像が作業員の顔を撮像したものであるものと判定した上で、画像を取得するものと判定し(SA1のYES)、SA2に移行する。 Specifically regarding SA1, the control unit 14 first receives a thermal image and a visible light image output from the thermography camera 11 and the visible light camera 12 (that is, a thermal image and a visible light image captured at the same timing). , input the received visible light image into the model information described above. Next, if "information indicating that the worker is not included in the input visible light image" is output from the model information, the control unit 14 determines that the received thermal image and visible light image do not show the worker's face. After determining that the image has not been captured, it is determined that the image is not to be acquired (NO in SA1), and SA1 is repeatedly executed until it is determined that the image is to be acquired. In addition, if "information indicating that a worker is included in the input visible light image" is output from the model information, the control unit 14 detects that the received thermal image and visible light image capture the face of the worker. After determining that the image has been acquired, it is determined that the image is to be acquired (YES in SA1), and the process moves to SA2.

図8は、可視光画像及び熱画像を例示した図である。なお、熱画像については、実際には、撮像される対象の各位置が放射する熱の分布を色の違いで示す画像となっているが、図8では、説明の便宜上、熱の分布を示す色の違いを具体的には図示せずに画像の全体をハッチングで図示している。なお、他の図の熱画像に対応する図示も同様とする。ここでは、例えば、「ID001」の作業員が、休憩時間に図1の休憩所内の判定装置1の正面の所定位置に訪れた場合、制御部14は、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12で撮像された画像として、図8に示す熱画像及び可視光画像を受け取る。そして、取得した図8の可視光画像を前述のモデル情報に入力した場合、当該モデル情報から「入力した可視光画像に作業員が写っていることを示す情報」が出力され、受け取った熱画像及び可視光画像が作業員の顔を撮像したものであるものと判定した上で、画像を取得するものと判定する。 FIG. 8 is a diagram illustrating a visible light image and a thermal image. Note that the thermal image is actually an image that shows the distribution of heat radiated from each position of the imaged object using different colors, but in Figure 8, the distribution of heat is shown for convenience of explanation. The entire image is illustrated by hatching without specifically illustrating the difference in color. The same applies to illustrations corresponding to thermal images in other figures. Here, for example, when the worker with "ID001" visits a predetermined position in front of the determination device 1 in the rest area of FIG. The thermal image and visible light image shown in FIG. 8 are received as the images. Then, when the acquired visible light image of FIG. 8 is input into the above-mentioned model information, "information indicating that the worker is included in the input visible light image" is output from the model information, and the received thermal image is After determining that the visible light image is a captured image of the worker's face, it is determined that the image is to be acquired.

図7のSA2において制御部14は、画像を取得する。具体的には任意であるが、例えば、第1取得部141が、SA1で画像を出力するものと判定された熱画像及び可視光画像の内の熱画像を取得し、また、第2取得部142が、SA1で画像を出力するものと判定された熱画像及び可視光画像の内の可視光画像を取得する。ここでは、例えば、第1取得部141が図8の熱画像を取得し、また、第2取得部142が図8の可視光画像を取得する。 At SA2 in FIG. 7, the control unit 14 acquires an image. Specifically, this is optional, but for example, the first acquisition unit 141 acquires a thermal image among the thermal images and visible light images determined to be output in SA1, and the second acquisition unit 142 acquires a visible light image of the thermal image and visible light image determined to be output in SA1. Here, for example, the first acquisition unit 141 acquires the thermal image shown in FIG. 8, and the second acquisition unit 142 acquires the visible light image shown in FIG.

図7のSA3において第1推定部143は、SA2で取得した熱画像における顔に対応する領域及び所定部位に対応する領域を特定する。具体的には任意であるが、例えば、SA2で第2取得部142が取得した可視光画像において画像認識を行うことにより、当該可視光画像において作業員の顔の輪郭、鼻及び口を特定し、更に、当該可視光画像中において鼻の位置を中心して口を含まない矩形の狭画像領域GR1を所定部位に対応する領域として特定する(以下、「SA3の第1処理」)。なお、「狭画像領域」GR1とは、前述の狭領域R1に対応する画像上の領域である。次に、SA2で第2取得部142が取得した可視光画像における所定位置(例えば、左上の隅の点)に基準点を設定し、当該基準点に対する前述の特定した作業員の顔の輪郭及び特定した所定部位に対応する領域の位置又は範囲を任意の手法(例えば、基準点を基準とした座標の集合として特定する手法等)で特定する(以下、「SA3の第2処理」)。次に、SA2で第1取得部141が取得した熱画像における所定位置(前述の可視光画像において基準点を設定した位置に対応する熱画像の所定位置であり、例えば、左上の隅の点)に基準点を設定し、当該設定した基準点及び前述の「SA3の第2処理」で特定した作業員の顔の輪郭及び所定部位に対応する領域の位置又は範囲に基づいて、当該熱画像上において作業員の顔の輪郭及び所定部位に対応する領域の位置又は範囲を特定する。 In SA3 of FIG. 7, the first estimating unit 143 identifies a region corresponding to the face and a region corresponding to a predetermined part in the thermal image acquired in SA2. Although the specifics are optional, for example, by performing image recognition on the visible light image acquired by the second acquisition unit 142 in SA2, the outline of the worker's face, nose, and mouth can be identified in the visible light image. Furthermore, in the visible light image, a rectangular narrow image region GR1 that does not include the mouth and is centered around the position of the nose is specified as a region corresponding to a predetermined region (hereinafter referred to as "first processing of SA3"). Note that the "narrow image region" GR1 is a region on the image corresponding to the aforementioned narrow region R1. Next, a reference point is set at a predetermined position (for example, the upper left corner point) in the visible light image acquired by the second acquisition unit 142 in SA2, and the contour of the identified worker's face and The position or range of the region corresponding to the specified predetermined region is specified by any method (for example, a method of specifying it as a set of coordinates based on a reference point, etc.) (hereinafter referred to as "second processing of SA3"). Next, a predetermined position in the thermal image acquired by the first acquisition unit 141 in SA2 (a predetermined position in the thermal image corresponding to the position where the reference point was set in the visible light image described above, for example, a point in the upper left corner) A reference point is set in the thermal image, and based on the set reference point and the position or range of the region corresponding to the outline and predetermined part of the worker's face identified in the "second processing of SA3" described above, In this step, the outline of the worker's face and the position or range of the region corresponding to the predetermined region are identified.

なお、「SA3の第1処理」で行われる画像認識としては、可視光画像から顔自体又は顔の鼻及び口当を認識する公知の画像認識の技術を用いることができるので、詳細の説明は省略する。 Note that the image recognition performed in the "first processing of SA3" can use known image recognition technology that recognizes the face itself or the nose and mouthpiece of the face from a visible light image, so a detailed explanation will be given below. Omitted.

図9は、可視光画像及び熱画像を例示した図である。ここでは、例えば、「SA3の第1処理」において、SA2で第2取得部142が取得した図8の可視光画像において画像認識を行うことにより、当該可視光画像において作業員の顔の輪郭、鼻及び口を特定し、更に、当該可視光画像中において鼻の位置を中心して口を含まない矩形の狭画像領域GR1(図9(a))を所定部位(つまり、図5の狭領域R1)に対応する領域として特定する。次に、「SA3の第2処理」において、SA2で第2取得部142が取得した図8の可視光画像における所定位置(例えば、左上の隅の点)に図9(a)に示すように基準点を設定し、当該基準点に対する前述の特定した作業員の顔の輪郭及び特定した狭画像領域GR1の位置又は範囲を任意の手法(例えば、基準点を基準とした座標の集合として特定する手法等)で特定する。次に、「SA3の第3処理」において、SA2で第1取得部141が取得した図8の熱画像における所定位置(前述の可視光画像において基準点を設定した位置に対応する熱画像の所定位置であり、例えば、左上の隅の点)に図9(b)に示すように基準点を設定し、当該設定した基準点及び前述の「SA3の第2処理」で特定した作業員の顔の輪郭及び狭画像領域GR1の位置又は範囲に基づいて、当該熱画像上において作業員の顔の輪郭及び狭画像領域GR1の位置又は範囲を特定する。そして、図9(b)及び図9(c)に示すように、熱画像において顔に対応する領域及び狭画像領域GR1の位置又は範囲を特定することができるので、顔に対応する領域の熱分布及び図5の狭領域R1(つまり、所定部位)の熱分布を特定可能となり、当該顔に対応する領域の表面温度及び狭領域R1の表面温度を測定することが可能となる。なお、ここでの「SA3の第1処理」が第1推定手段が行う「第1処理」に相当する。 FIG. 9 is a diagram illustrating a visible light image and a thermal image. Here, for example, in the "first process of SA3", by performing image recognition on the visible light image of FIG. The nose and mouth are identified, and a rectangular narrow image region GR1 (FIG. 9(a)) that does not include the mouth is centered around the position of the nose in the visible light image, and is located at a predetermined location (that is, the narrow region R1 in FIG. 5). ). Next, in the "second processing of SA3", a predetermined position (for example, the upper left corner point) in the visible light image of FIG. 8 acquired by the second acquisition unit 142 in SA2 is set as shown in FIG. A reference point is set, and the contour of the worker's face specified above and the position or range of the specified narrow image region GR1 are determined using any method (for example, specifying the position or range of the specified narrow image region GR1 as a set of coordinates based on the reference point). method, etc.). Next, in the "third process of SA3", a predetermined position in the thermal image of FIG. As shown in FIG. 9(b), a reference point is set at the position (for example, the point in the upper left corner), and the set reference point and the face of the worker identified in the "second processing of SA3" described above are Based on the contour of the worker's face and the position or range of the narrow image region GR1, the contour of the worker's face and the position or range of the narrow image region GR1 are specified on the thermal image. Then, as shown in FIGS. 9(b) and 9(c), it is possible to specify the position or range of the area corresponding to the face and the narrow image area GR1 in the thermal image. It becomes possible to specify the distribution and the heat distribution of the narrow region R1 (that is, a predetermined region) in FIG. 5, and it becomes possible to measure the surface temperature of the region corresponding to the face and the surface temperature of the narrow region R1. Note that the "first processing of SA3" here corresponds to the "first processing" performed by the first estimating means.

図7のSA4において第1推定部143は、所定部位の表面温度を測定する。具体的には任意であるが、例えば、SA2で取得した熱画像におけるSA3で特定した所定部位に対応する領域内の色(つまり、熱画像における熱の分布を示す色)に基づいて、当該所定部位の表面温度を測定する。なお、ここでの処理が第1推定手段が行う「第2処理」に相当する。 At SA4 in FIG. 7, the first estimation unit 143 measures the surface temperature of a predetermined portion. Although the specifics are arbitrary, for example, based on the color in the area corresponding to the predetermined region identified in SA3 in the thermal image acquired in SA2 (that is, the color indicating the heat distribution in the thermal image), the predetermined Measure the surface temperature of the area. Note that the processing here corresponds to the "second processing" performed by the first estimating means.

ここでは、例えば、SA2で取得した熱画像におけるSA3で特定した所定部位に対応する図9(b)又は図9(c)の狭画像領域GR1内の色(つまり、熱画像における熱の分布を示す色)に基づいて、図5の狭領域R1の表面温度を測定する。より詳細には、例えば、熱画像における色と当該色が示す熱から想定される温度との関係を示す情報(例えば、演算式又はテーブル情報等)が記録部13に記録されていることとし、この情報を参照して、図9(b)又は図9(c)の狭画像領域GR1内の各画素(各ピクセル)の色の分布に対応する温度の分布を特定し、特定した各画素の温度の平均を算出し、算出した平均の温度を図5の狭領域R1の表面温度の測定結果とする。そして、ここでは、例えば、図5の狭領域R1の表面温度として「Tm」(「Tm」は便宜上の記載であり36.0度と37.0度の間の所定の温度であることとする)を測定することとする。 Here, for example, the color (that is, the heat distribution in the thermal image) in the narrow image region GR1 in FIG. 9(b) or FIG. The surface temperature of the narrow region R1 in FIG. 5 is measured based on the color shown in FIG. More specifically, for example, information indicating the relationship between a color in a thermal image and a temperature expected from the heat indicated by the color (for example, a calculation formula or table information, etc.) is recorded in the recording unit 13, With reference to this information, the temperature distribution corresponding to the color distribution of each pixel (each pixel) in the narrow image region GR1 of FIG. 9(b) or FIG. 9(c) is specified, and the temperature distribution of each specified pixel is The average temperature is calculated, and the calculated average temperature is taken as the measurement result of the surface temperature of the narrow region R1 in FIG. Here, for example, "Tm" is used as the surface temperature of the narrow region R1 in FIG. ) will be measured.

図7のSA5において第1推定部143は、生理情報を推定する。具体的には任意であるが、まず、SA2で取得した可視光画像において画像認識を行うことにより、図3の作業員関連情報DB131の図4の作業員関連情報に情報が格納されている作業員の内の何れの作業員が前述の可視光画像に写っているかを特定する(以下、「SA5の第1処理」)。なお、ここでの画像認識は任意であるが、例えば、図4の作業員関連情報に情報が格納されている作業員各々が写っている可視光画像を用いて、教師情報有り機械学習を行って可視光画像に写っている作業員を特定するモデル情報(つまり、可視光画像を入力した場合に、当該入力した可視光画像に写っている作業員を示す情報(例えば、作業員ID又は氏名情報)を出力するモデル情報)を予め生成しておき、当該生成しておいたモデル情報を用いて特定する場合について説明する。次に、図3の作業員関連情報DB131の図4の作業員関連情報を参照して、「SA5の第1処理」で可視光画像に写っていると特定した作業員に関連付けられている各相関情報(具体的には、皮膚温度相関情報、大腿温度相関情報、着衣脱水密度相関情報)を取得する(以下、「SA5の第2処理」)。次に、SA4で測定した所定部位の表面温度を取得し、「SA5の第2処理」で取得した各相関情報に基づいて、当該取得した所定部位の表面温度に対応する生理情報を特定して、特定した生理情報を可視光画像に写っている作業員の生理情報として推定する。なお、ここでの処理が第1推定手段が行う「第3処理」に相当する。 At SA5 in FIG. 7, the first estimation unit 143 estimates physiological information. Specifically, it is optional, but first, by performing image recognition on the visible light image acquired in SA2, the work whose information is stored in the worker-related information in FIG. 4 of the worker-related information DB 131 in FIG. 3 is performed. The operator identifies which worker among the workers is shown in the above-mentioned visible light image (hereinafter referred to as "first process of SA5"). Note that image recognition here is optional, but for example, machine learning with teacher information can be performed using visible light images of each worker whose information is stored in the worker-related information in Figure 4. (In other words, if a visible light image is input, model information that identifies the worker in the input visible light image (for example, worker ID or name) A case will be described in which model information) for outputting information) is generated in advance and identification is performed using the generated model information. Next, with reference to the worker-related information in FIG. 4 in the worker-related information DB 131 in FIG. Correlation information (specifically, skin temperature correlation information, thigh temperature correlation information, clothing dehydration density correlation information) is acquired (hereinafter referred to as "second processing of SA5"). Next, the surface temperature of the predetermined region measured in SA4 is obtained, and based on each correlation information obtained in the "second processing of SA5", physiological information corresponding to the obtained surface temperature of the predetermined region is identified. , the identified physiological information is estimated as the physiological information of the worker in the visible light image. Note that the processing here corresponds to the "third processing" performed by the first estimating means.

ここでは、例えば、まず、「SA5の第1処理」において、SA2で取得した図8の可視光画像において画像認識を行うことにより、図3の作業員関連情報DB131の図4の作業員関連情報に情報が格納されている作業員の内の何れの作業員が前述の可視光画像に写っているかを特定する。具体的には、前述のモデル情報に図8の可視光画像を入力し、この場合に、例えば、当該モデル情報から「作業員ID」=「ID001」が出力され、図4の「ID001」の作業員が図8の可視光画像に写っているものと特定する。次に、「SA5の第2処理」において、図3の作業員関連情報DB131の図4の作業員関連情報を参照して、「SA5の第1処理」で可視光画像に写っていると特定した図4の「ID001」の作業員に関連付けられている各相関情報として「皮膚温度相関情報」=「Ts001」、「大腿温度相関情報」=「Tf001」、及び「着衣脱水密度相関情報」=「Td001」を取得する。次に、「SA5の第3処理」において、SA4で測定した所定部位の表面温度として「Tm」を取得し、「SA5の第2処理」で取得した各相関情報に基づいて、当該取得した所定部位の表面温度である「Tm」に対応する生理情報として図6(a)の「平均皮膚温度」=「V1」(つまり、平均皮膚温度相関直線L1にて「Tm」に対応する平均皮膚温度として特定される値)、図6(b)の「大腿温度」=「V2」(つまり、大腿温度相関直線L2にて「Tm」に対応する大腿温度として特定される値)、及び図6(c)の「着衣脱水密度」=「V3」(つまり、着衣脱水密度相関直線L3にて「Tm」に対応する着衣脱水密度として特定される値)を特定し、特定したこれらの生理情報を図8の可視光画像に写っている「ID001」の作業員の生理情報として推定する。なお、ここでの「V1」~「V3」は便宜上の記載であることとする。 Here, for example, first, in the "first process of SA5", by performing image recognition on the visible light image of FIG. 8 acquired in SA2, the worker-related information of FIG. 4 of the worker-related information DB 131 of FIG. It is specified which worker among the workers whose information is stored in the above-mentioned visible light image. Specifically, the visible light image in FIG. 8 is input to the model information described above, and in this case, for example, "worker ID" = "ID001" is output from the model information, and "ID001" in FIG. The worker identifies the person shown in the visible light image of FIG. Next, in the "second process of SA5", the worker-related information in FIG. 4 of the worker-related information DB 131 in FIG. The correlation information associated with the worker "ID001" in FIG. Obtain “Td001”. Next, in the "third process of SA5", "Tm" is obtained as the surface temperature of the predetermined part measured in SA4, and based on each correlation information obtained in the "second process of SA5", the obtained predetermined temperature is Physiological information corresponding to "Tm", which is the surface temperature of the site, is "average skin temperature" = "V1" in FIG. "Thigh temperature" = "V2" in FIG. 6(b) (that is, the value specified as the thigh temperature corresponding to "Tm" in the thigh temperature correlation line L2), and FIG. 6( c) "Clothed dehydrated density" = "V3" (that is, the value specified as the clothed dehydrated density corresponding to "Tm" in the clothed dehydrated density correlation line L3), and these identified physiological information are shown in the figure. This is estimated as the physiological information of the worker with "ID001" shown in the visible light image of No.8. Note that "V1" to "V3" here are for convenience.

図7のSA6において判定部144は、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定する。具体的には任意であるが、例えば、記録部13に記録されている閾値情報を取得し、また、SA5で推定した生理情報を取得した上で、取得した閾値情報と生理情報を比較し、比較結果に基づいて作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定する。 At SA6 in FIG. 7, the determining unit 144 determines whether there is a suspicion that the worker is suffering from heatstroke. Specifically, it is optional, but for example, after acquiring the threshold information recorded in the recording unit 13 and also acquiring the physiological information estimated in SA5, comparing the acquired threshold information and the physiological information, Based on the comparison results, it is determined whether the worker is suspected of suffering from heatstroke.

詳細には、まず、SA5で推定した平均皮膚温度と閾値情報が示す「平均皮膚温度閾値」とを相互に比較し、推定した平均皮膚温度が「平均皮膚温度閾値」以上であるか、推定した平均皮膚温度が「平均皮膚温度閾値」未満であるかを判定する(以下、「SA6の第1の判定」)。また、SA5で推定した大腿温度と閾値情報が示す「大腿温度閾値」とを相互に比較し、推定した大腿温度が「大腿温度閾値」以上であるか、推定した大腿温度が「大腿温度閾値」未満であるかを判定する(以下、「SA6の第2の判定」)。また、SA5で推定した着衣脱水密度と閾値情報が示す「着衣脱水密度閾値」とを相互に比較し、推定した着衣脱水密度が「着衣脱水密度閾値」以上であるか、推定した着衣脱水密度が「着衣脱水密度閾値」未満であるかを判定する(以下、「SA6の第3の判定」)。 In detail, first, the average skin temperature estimated in SA5 and the "average skin temperature threshold" indicated by the threshold information are compared with each other, and the estimated average skin temperature is estimated to be equal to or higher than the "average skin temperature threshold". It is determined whether the average skin temperature is less than the "average skin temperature threshold" (hereinafter referred to as "first determination of SA6"). In addition, the thigh temperature estimated in SA5 is compared with the "thigh temperature threshold" indicated by the threshold information, and whether the estimated thigh temperature is equal to or higher than the "thigh temperature threshold" is determined. (hereinafter referred to as "second determination of SA6"). In addition, the clothed dehydrated density estimated in SA5 is compared with the “clothed dehydrated density threshold” indicated by the threshold information, and whether the estimated clothed dehydrated density is greater than or equal to the “clothed dehydrated density threshold” or the estimated clothed dehydrated density is It is determined whether it is less than the "clothed dehydrated density threshold" (hereinafter referred to as "third determination of SA6").

そして、これらの「SA6の第1の判定」~「SA6の第3の判定」の判定結果に基づいて、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定する。具体的には任意であるが、例えば、推定した生理情報が閾値情報が示す閾値以上であるとの判定結果が1個以上存在する場合に、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるものと判定し、一方、推定した全ての生理情報が閾値情報が示す閾値未満である場合(つまり、推定した生理情報が閾値情報が示す閾値以上であるとの判定結果が存在しない場合)、作業員が熱中症にかかっている疑いはないものと判定することとする。 Then, based on the determination results of these "first determination of SA6" to "third determination of SA6", it is determined whether or not the worker is suspected of suffering from heatstroke. Although the specifics are optional, for example, if there is one or more judgment results that the estimated physiological information is equal to or higher than the threshold indicated by the threshold information, there is a suspicion that the worker is suffering from heat stroke. On the other hand, if all the estimated physiological information is less than the threshold indicated by the threshold information (in other words, if there is no judgment result that the estimated physiological information is greater than or equal to the threshold indicated by the threshold information), the worker It is determined that there is no suspicion that the person is suffering from heat stroke.

ここでは、例えば、閾値情報において、前述のように、「平均皮膚温度閾値」=「35.5(℃)」、「大腿温度閾値」=「34.5」、及び「着衣脱水密度閾値」=「7.5(g/kgh)」が格納されており、前述の「V1」が「35.5(℃)」未満であり、前述の「V2」が「34.5」以上であり、前述の「V3」が「7.5(g/kgh)」未満である場合、「SA6の第2の判定」において、推定した大腿温度が大腿温度閾値以上であると判定されるので、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるものと判定する。 Here, for example, in the threshold information, as described above, "average skin temperature threshold" = "35.5 (℃)", "thigh temperature threshold" = "34.5", and "clothed dehydration density threshold" = "7.5 (g/kgh)" is stored, the above-mentioned "V1" is less than "35.5 (℃)", the above-mentioned "V2" is "34.5" or more, and the above-mentioned If "V3" of It is determined that the patient is suspected of suffering from heat stroke.

図7のSA7において制御部14は、SA6の判定結果を出力する。具体的には任意であるが、例えば、図1の判定装置1の周辺における作業員から見える位置に不図示のディスプレイ装置が設けられていることとし、SA6の判定結果を示す情報を当該ディスプレイ装置に送信し、当該ディスプレイ装置に表示してもよい。あるいは、例えば、図4の作業員関連情報を参照して、「SA5の第1処理」で特定した作業員の氏名情報を特定し、特定した氏名情報とSA6の判定結果を示す情報とを相互に関連付けてディスプレイ装置に表示したり、あるいは、これらの特定した氏名情報とSA6の判定結果を示す情報を管理者の端末装置に送信して当該端末装置に表示したりしてもよい。あるいは、これらの情報を記録部13に蓄積してもよい。又は、SA6において熱中症にかかっている疑いがあるものと判定した場合にのみ、熱中症を回避するための手法を示す案内情報(例えば、「こまめに水分をとってください」という案内メッセージ等)を、ディスプレイ装置に表示してもよい。なお、図1の判定装置1の周辺又は判定装置1自体にスピーカ装置を設けて、当該スピーカ装置を介して判定結果又は案内情報を音声出力するように構成してもよい。これにて、判定処理を終了する。 At SA7 in FIG. 7, the control unit 14 outputs the determination result at SA6. Although the specifics are optional, for example, it is assumed that a display device (not shown) is provided in a position visible to the worker around the determination device 1 in FIG. 1, and information indicating the determination result of SA6 is displayed on the display device. The information may also be transmitted to and displayed on the display device. Alternatively, for example, with reference to the worker-related information in FIG. Alternatively, the identified name information and information indicating the determination result of SA6 may be transmitted to the administrator's terminal device and displayed on the terminal device. Alternatively, this information may be stored in the recording section 13. Or, only when it is determined in SA6 that the person is suspected of suffering from heatstroke, guidance information indicating methods to avoid heatstroke (for example, a guidance message saying "Please drink water frequently") may be displayed on a display device. Note that a speaker device may be provided around the determination device 1 in FIG. 1 or in the determination device 1 itself, and the determination result or guidance information may be outputted as a voice through the speaker device. This completes the determination process.

(本実施の形態の効果)
本実施の形態によれば、第1取得部141が取得した熱画像と、第2取得部142が取得した可視光画像とに基づいて、対象者である作業員の生理情報であって、対象者の健康状態に関連する生理情報を推定することにより、例えば、熱画像と可視光画像との2種類の画像に基づいて生理情報を推定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。
(Effects of this embodiment)
According to the present embodiment, based on the thermal image acquired by the first acquisition unit 141 and the visible light image acquired by the second acquisition unit 142, physiological information of the worker who is the target person is acquired. By estimating physiological information related to a person's health condition, for example, it is possible to estimate physiological information based on two types of images, a thermal image and a visible light image, which improves the accuracy of determining the health condition of a person. It is possible to improve the

また、第2取得部142が取得した可視光画像に基づいて、対象者の所定部位を特定し、第1取得部141が取得した熱画像に基づいて、当該特定された対象者の所定部位における表面温度を測定し、測定された対象者の所定部位における表面温度に基づいて、生理情報を推定することにより、例えば、生理情報との間で相関が認められる情報を測定可能な部位(例えば、顔等)を所定部位とした場合、対象者の生理情報の推定精度を向上させることができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。また、対象者の露出している部分(例えば、顔等)を所定部位とした場合、対象者が着衣を着用した状態で所定部位の表面温度を測定することができるので、判定装置1の利便性を向上させる事が可能となる。 Further, based on the visible light image acquired by the second acquisition unit 142, a predetermined part of the subject is specified, and based on the thermal image acquired by the first acquisition unit 141, the specified part of the subject is By measuring the surface temperature and estimating physiological information based on the measured surface temperature at a predetermined part of the subject, for example, information that is correlated with the physiological information can be obtained from measurable parts (e.g. When the predetermined part is a face, etc.), the accuracy of estimating physiological information of the subject can be improved, and therefore the accuracy of determining the health condition of the subject can be improved. Furthermore, when the exposed part of the subject (for example, the face, etc.) is set as the predetermined part, the surface temperature of the predetermined part can be measured while the subject is wearing clothes, making the determination device 1 convenient. It is possible to improve sexuality.

また、所定部位における表面温度を示す表面温度情報と生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納しており、相関関係情報は、複数の対象者各々に固有となっていることにより、例えば、対象者の生理情報を対象者各々に固有の相関関係情報を用いて推定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。 In addition, correlation information indicating the correlation between surface temperature information indicating the surface temperature at a predetermined region and physiological information is stored, and the correlation information is unique to each of multiple subjects, so that, for example, Since the physiological information of the subject can be estimated using correlation information unique to each subject, it is possible to improve the accuracy of determining the health status of the subject.

また、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12は、相互に同時に対象者を撮像し、第1取得部141は、サーモグラフィカメラ11が撮像した対象者の熱画像を取得し、第2取得部142は、可視光カメラ12が撮像した対象者の可視光画像を取得することにより、同じタイミングで撮像された熱画像及び可視光画像を取得することができるので、対象者の生理情報の推定精度を向上させることができ、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 Further, the thermography camera 11 and the visible light camera 12 mutually image the subject at the same time, the first acquisition unit 141 acquires the thermal image of the subject imaged by the thermography camera 11, and the second acquisition unit 142 By acquiring the visible light image of the subject captured by the visible light camera 12, it is possible to acquire a thermal image and a visible light image captured at the same timing, thereby improving the accuracy of estimating the subject's physiological information. This makes it possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject.

〔III〕実施の形態に対する変形例
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した各発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。
[III] Modifications to the Embodiments The embodiments of the present invention have been described above, but the specific configuration and means of the present invention are within the scope of the technical idea of each invention described in the claims. can be arbitrarily modified and improved. Hereinafter, such a modified example will be explained.

(解決しようとする課題や発明の効果について)
まず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、上述の内容に限定されるものではなく、発明の実施環境や構成の細部に応じて異なる可能性があり、上述した課題の一部のみを解決したり、上述した効果の一部のみを奏したりすることがある。
(About the problems to be solved and the effects of the invention)
First of all, the problems to be solved by the invention and the effects of the invention are not limited to the above-mentioned contents, but may differ depending on the implementation environment of the invention and the details of the configuration, and only some of the problems described above can be solved. In some cases, the above-mentioned effects may be solved or only some of the above-mentioned effects may be achieved.

(分散や統合について)
また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散又は統合して構成できる。また、本出願における「システム」とは、複数の装置によって構成されたものに限定されず、単一の装置によって構成されたものを含む。また、本出願における「装置」とは、単一の装置によって構成されたものに限定されず、複数の装置によって構成されたものを含む。
(About distribution and integration)
Further, each of the electrical components described above is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distribution and integration of each part is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of it may be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. can be configured. Furthermore, the term "system" in this application is not limited to one configured by a plurality of devices, but includes one configured by a single device. Furthermore, the term "device" in this application is not limited to one configured by a single device, but includes one configured by a plurality of devices.

(形状、数値、構造、時系列について)
実施の形態や図面において例示した構成要素に関して、形状、数値、又は複数の構成要素の構造若しくは時系列の相互関係については、本発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。
(About shape, numbers, structure, time series)
With respect to the components illustrated in the embodiments and drawings, the shape, numerical values, structure or chronological relationship of multiple components may be arbitrarily modified and improved within the scope of the technical idea of the present invention. Can be done.

(生理情報について)
また、上記実施の形態では、生理情報として皮膚温度、大腿温度、及び着衣脱水密度を用いる場合を説明したが、これに限らず、例えば、これらの情報の内の1個のみの情報、あるいは、2個の情報を用いるように構成してもよい。
(About physiological information)
Furthermore, in the embodiment described above, a case has been described in which skin temperature, thigh temperature, and dehydration density of clothes are used as physiological information, but the invention is not limited to this, and for example, information on only one of these pieces of information, or It may be configured to use two pieces of information.

(顔に対応する領域について)
また、上記実施の形態では、SA3において顔に対応する領域を特定する場合について説明したが、これに限らず、例えば、顔に対応する領域は特定せずに、所定部位に対応する領域のみ特定するように構成してもよい。
(Regarding the area corresponding to the face)
Further, in the above embodiment, a case has been described in which the area corresponding to the face is specified in SA3, but the invention is not limited to this. For example, only the area corresponding to a predetermined part is specified without specifying the area corresponding to the face. It may be configured to do so.

(作業員関連情報について(その1))
また、上記実施の形態の図4の作業員関連情報における皮膚温度相関情報、大腿温度相関情報、及び着衣脱水密度相関情報の格納手法を任意に変更してもよい。例えば、作業員の狭領域R1の表面温度の測定については、制御部14が、図7のSA1~SA4の処理と同様な処理を行うことにより行い、この処理で測定された作業員の狭領域R1の表面温度と、管理者に入力された平均皮膚温度、大腿温度、及び着衣脱水密度との組み合わせを用いて各相関情報を生成して格納するように構成してもよい。
(About worker-related information (Part 1))
Moreover, the storage method of the skin temperature correlation information, the thigh temperature correlation information, and the clothing dehydration density correlation information in the worker-related information in FIG. 4 of the above embodiment may be arbitrarily changed. For example, to measure the surface temperature of the worker's narrow area R1, the control unit 14 performs a process similar to the process of SA1 to SA4 in FIG. Each correlation information may be generated and stored using a combination of R1's surface temperature, average skin temperature, thigh temperature, and clothing dehydration density input by the administrator.

(作業員関連情報について(その2))
また、上記実施の形態では、図4の皮膚温度相関情報、大腿温度相関情報、及び着衣脱水密度相関情報が、作業員各々に固有となっている場合について説明したが、これに限らず、例えば、各作業員に共通としてもよい。この場合、例えば、多数の作業員について、狭領域R1の表面温度と平均皮膚温度、大腿温度、及び着衣脱水密度とを測定し、これらの平均を用いて多数の作業員に共通して用いられる皮膚温度相関情報、大腿温度相関情報、及び着衣脱水密度相関情報を1個ずつ生成して格納し、これらの各相関情報を多数の作業員に共通して用いて処理するように構成してもよい。このように構成した場合、所定部位における表面温度を示す表面温度情報と生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納しており、相関関係情報は、複数の対象者に共通となっていることにより、例えば、対象者の生理情報を共通の相関関係情報を用いて推定することができるので、対象者の健康状態を共通の基準を用いて判定する事が可能となる。
(About worker-related information (Part 2))
Further, in the above embodiment, the skin temperature correlation information, thigh temperature correlation information, and clothing dehydration density correlation information in FIG. 4 are unique to each worker, but the present invention is not limited to this, for example. , may be common to each worker. In this case, for example, the surface temperature of the narrow region R1, the average skin temperature, the thigh temperature, and the dehydration density of clothes are measured for a large number of workers, and these averages are used to determine the temperature that is commonly used by a large number of workers. It is also possible to generate and store skin temperature correlation information, thigh temperature correlation information, and clothing dehydration density correlation information one by one, and to use and process each of these correlation information in common for a large number of workers. good. When configured in this way, correlation information indicating the correlation between surface temperature information indicating the surface temperature at a predetermined region and physiological information is stored, and the correlation information is common to multiple subjects. By doing this, for example, the physiological information of the subject can be estimated using common correlation information, so that the health condition of the subject can be determined using a common standard.

(脱水量情報について)
また、上記実施の形態において、作業員の脱水量情報も考慮して作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定するように構成してもよい。図10は、判定装置の設置状態を例示した図であり、図11は、体重測定装置と判定装置のブロック図である。なお、図11において、図3の構成と同様な構成には同一の符号を付してその説明を省略する。具体的な実装手法は任意であるが、例えば、図10に示すように、判定装置2と通信可能な体重測定装置3を設ける。
(About dehydration amount information)
Further, in the above embodiment, information on the amount of dehydration of the worker may also be taken into consideration to determine whether or not the worker is suspected of suffering from heat stroke. FIG. 10 is a diagram illustrating an installation state of the determination device, and FIG. 11 is a block diagram of the weight measuring device and the determination device. Note that in FIG. 11, the same components as those in FIG. 3 are designated by the same reference numerals, and their explanations will be omitted. Although the specific implementation method is arbitrary, for example, as shown in FIG. 10, a weight measuring device 3 that can communicate with the determining device 2 is provided.

(脱水量情報について-構成-判定装置)
判定装置2は、判定システムであり、図3の判定装置1において、通信部20を追加し、また、記録部13を記録部23に変更し、また、制御部14を制御部24に変更したものである。
(About dehydration amount information - Configuration - Judgment device)
The determination device 2 is a determination system, and is the same as the determination device 1 in FIG. It is something.

通信部20は、外部装置(体重測定装置3)との間で通信を行う通信手段であり、例えば、公知の通信回路等を用いて構成することができる。 The communication unit 20 is a communication means for communicating with an external device (weight measurement device 3), and can be configured using, for example, a known communication circuit.

記録部23は、実施の形態で説明した作業員関連情報DB131、及び作業員体重情報DB232を備え、また、閾値情報を記録する。 The recording unit 23 includes the worker-related information DB 131 and the worker weight information DB 232 described in the embodiment, and also records threshold information.

作業員体重情報DB232は、作業員体重情報を格納する作業員体重情報格納手段である。図12は、作業員体重情報を例示した図である。「作業員体重情報」とは、作業員の作業前後の体重を示す情報であり、図12に示すように、項目「作業員ID」に対応する情報と、項目「氏名情報」に対応する情報と、項目「作業前体重情報」に対応する情報と、項目「作業後体重情報」に対応する情報とが相互に関連付けられている。項目「作業員ID」及び項目「氏名情報」に対応する情報は、図4の同一名称の情報と同様である。項目「作業前体重情報」に対応する情報は、作業を行う前の体重を示す作業前体重情報である(図12では、「ID001」の作業員の作業前の体重の値を示す「W11」等)。なお、ここで図示されている「W11」は便宜上の記載である(後述の「W12」も同様とする)。項目「作業後体重情報」に対応する情報は、作業を行った後の体重を示す作業後体重情報である(図12では、「ID001」の作業員の作業後の体重の値を示す「W12」等)。そして、このような作業員体重情報の具体的な格納手法は任意であるが、例えば、作業員ID及び氏名情報は、図4の同一名称の情報がコピーされて格納されることとし、また、作業前体重情報及び作業後体重情報の格納手法については後述する。 The worker weight information DB 232 is a worker weight information storage unit that stores worker weight information. FIG. 12 is a diagram illustrating worker weight information. "Worker weight information" is information indicating the weight of the worker before and after work, and as shown in Figure 12, information corresponding to the item "worker ID" and information corresponding to the item "name information". , information corresponding to the item "weight information before work", and information corresponding to the item "weight information after work" are mutually associated. The information corresponding to the item "worker ID" and the item "name information" is the same as the information with the same name in FIG. 4. The information corresponding to the item "Pre-work weight information" is pre-work weight information indicating the weight before performing the work (in FIG. 12, "W11" indicates the value of the pre-work weight of the worker with "ID001"). etc). Note that "W11" shown here is a description for convenience (the same applies to "W12" described later). The information corresponding to the item "weight information after work" is the weight information after work indicating the weight after work (in FIG. 12, "W12" indicating the value of the weight of the worker with "ID001" after work) "etc). Although the specific storage method for such worker weight information is arbitrary, for example, the worker ID and name information may be stored by copying the information with the same name in FIG. 4, and A method of storing the pre-work weight information and post-work weight information will be described later.

図11の記録部23に格納されている「閾値情報」は、図3の記録部13に格納されている「閾値情報」と概略的には同様であり、例えば、前述の平均皮膚温度閾値、大腿温度閾値、及び着衣脱水密度閾値に加えて、脱水量に関する閾値である脱水量閾値として「1.5(kg)」が格納されているものとする。 The "threshold information" stored in the recording unit 23 of FIG. 11 is roughly the same as the "threshold information" stored in the recording unit 13 of FIG. 3, and includes, for example, the above-mentioned average skin temperature threshold, In addition to the thigh temperature threshold and the clothing dehydration density threshold, it is assumed that "1.5 (kg)" is stored as a dehydration amount threshold that is a threshold related to the dehydration amount.

図11の制御部24は、機能概念的には、例えば、実施の形態で説明した第1取得部141、第2取得部142、及び第1推定部143に加えて、第3取得部245及び第2推定部246を備え、判定部144を判定部244に変更したものである。第3取得部245は、対象者である作業員の体重を示す体重情報を取得する第3取得手段である。第2推定部246は、第3取得部245が取得した体重情報に基づいて、対象者の脱水量を示す脱水量情報を推定する第2推定手段である。判定部244は、第2推定部246が推定した脱水量情報と、第1推定部143が推定した生理情報に基づいて、対象者の健康状態を判定する判定手段である。そして、このような制御部24の各部の処理については後述する。 Functionally, the control unit 24 in FIG. 11 includes, for example, the first acquisition unit 141, the second acquisition unit 142, and the first estimation unit 143 described in the embodiment, as well as the third acquisition unit 245 and the first estimation unit 143. A second estimating section 246 is provided, and the determining section 144 is replaced by a determining section 244. The third acquisition unit 245 is a third acquisition unit that acquires weight information indicating the weight of the worker who is the subject. The second estimating unit 246 is a second estimating unit that estimates dehydration amount information indicating the amount of dehydration of the subject based on the weight information acquired by the third acquiring unit 245. The determining unit 244 is a determining unit that determines the health condition of the subject based on the dehydration amount information estimated by the second estimating unit 246 and the physiological information estimated by the first estimating unit 143. The processing of each part of the control section 24 will be described later.

(脱水量情報について-構成-体重測定装置)
図10及び図11の体重測定装置3は、当該体重測定装置3に載っている作業員の体重を測定する測定装置であり、例えば、公知の体重計の技術を用いて構成することができる。この体重測定装置3は、建設現場の作業員が、図10の休憩所内の判定装置2の正面の所定位置(例えば、判定装置1の各カメラで作業員の顔が撮像可能な予め決められた位置)に訪れた場合に当該作業員の体重を測定できるように、判定装置2の正面側に設けられている。
(About dehydration amount information - Configuration - Weight measurement device)
The weight measuring device 3 shown in FIGS. 10 and 11 is a measuring device that measures the weight of the worker placed on the weight measuring device 3, and can be constructed using, for example, a known weighing scale technique. This weight measuring device 3 is used by a worker at a construction site at a predetermined position in front of the determining device 2 in the rest area shown in FIG. It is provided on the front side of the determination device 2 so that the weight of the worker can be measured when the worker visits the location.

(脱水量情報について-処理) (About dehydration amount information - processing)

判定装置2は、特記する場合を除いて判定装置1と同様な処理を行うこととし、判定装置1の処理と異なる部分についてのみ説明する。ここでは、例えば、作業の前後に、図10に示すように、作業員が判定装置2の正面の所定位置に訪れて撮像及び体重測定を行う運用がとられている場合を例示して説明する。 The determination device 2 performs the same processing as the determination device 1 unless otherwise specified, and only the parts that are different from the processing of the determination device 1 will be described. Here, we will explain a case where, for example, before and after work, a worker visits a predetermined position in front of the determination device 2 to take an image and measure his/her weight, as shown in FIG. 10. .

作業前に作業員が図10に示すように判定装置2の正面の所定位置に訪れた場合、判定装置2の第3取得部245は、通信部20を介して体重測定装置3との間で通信を行い、体重測定装置3で測定された作業員の体重を示す体重情報を取得し、図7の「SA5の第1処理」と同様な処理を行って作業員を特定し、図11の作業員体重情報DB232の図12の作業員体重情報において、当該特定した作業員に関連付けられている作業前体重情報として前述の取得した体重情報を格納する。なお、ここでは、第3取得部245は、作業前である作業後であるかの判別については、例えば、判定装置2に計時手段(例えば、タイマー等)が設けられており現在時刻を特定可能となっていることとし、現在時刻が作業開始前の時間帯(例えば、午前8時45分~午前9時00分、及び午後12時45分~午後1時00分等)にあたる場合に作業前であるものと識別し、作業終了後の時間帯(例えば、午後12時00分~午後12時15分、及び午後17時00分~午後17時15分等)にあたる場合に作業後であるものと識別してもよい。 When the worker visits a predetermined position in front of the determination device 2 before work as shown in FIG. Communication is carried out, weight information indicating the weight of the worker measured by the weight measuring device 3 is obtained, and the worker is identified by performing the same process as "SA5 first process" in FIG. 7. In the worker weight information of FIG. 12 of the worker weight information DB 232, the acquired weight information described above is stored as the pre-work weight information associated with the identified worker. Note that, here, the third acquisition unit 245 determines whether the current time is before or after the work, for example, if the determination device 2 is provided with a timer (such as a timer) and can specify the current time. If the current time falls within the time period before the start of work (for example, 8:45 a.m. to 9:00 a.m. and 12:45 p.m. to 1:00 p.m.), , and if it falls within the time period after the work is completed (for example, 12:00 p.m. to 12:15 p.m., and 17:00 p.m. to 17:15 p.m., etc.) It may be identified as

ここでは、例えば、作業前に「ID001」の作業員が図10に示すように判定装置2の正面の所定位置に訪れた場合、判定装置2の第3取得部245は、通信部20を介して体重測定装置3との間で通信を行い、体重測定装置3で測定された作業員の体重を示す体重情報である「W11」を取得し、図12の作業員体重情報において、「作業員ID」=「ID001」に関連付けられた作業前体重情報として「W11」を格納する。 Here, for example, if the worker with “ID001” visits a predetermined position in front of the determination device 2 as shown in FIG. communicates with the weight measuring device 3 to obtain weight information “W11” indicating the weight of the worker measured by the weight measuring device 3, and in the worker weight information in FIG. "W11" is stored as the pre-work weight information associated with "ID"="ID001".

次に、作業後に作業員が図10に示すように判定装置2の正面の所定位置に訪れた場合、判定装置2の第3取得部245は、前述の作業前の場合と同様にして、通信部20を介して体重測定装置3との間で通信を行い、体重測定装置3で測定された作業員の体重を示す体重情報を取得し、図7の「SA5の第1処理」と同様な処理を行って作業員を特定し、図11の作業員体重情報DB232の図12の作業員体重情報において、当該特定した作業員に関連付けられている作業後体重情報として前述の取得した体重情報を格納する。ここでは、例えば、作業後に「ID001」の作業員が図10に示すように判定装置2の正面の所定位置に訪れた場合、判定装置2の第3取得部245は、前述の作業前の場合と同様にして、通信部20を介して体重測定装置3との間で通信を行い、体重測定装置3で測定された作業員の体重を示す体重情報である「W12」を取得し、図12の作業員体重情報において、「作業員ID」=「ID001」に関連付けられた作業後体重情報として「W12」を格納する。 Next, when the worker comes to a predetermined position in front of the determination device 2 after the work, as shown in FIG. 10, the third acquisition unit 245 of the determination device 2 communicates Communication is performed with the weight measuring device 3 via the weight measuring device 3, and weight information indicating the weight of the worker measured by the weight measuring device 3 is obtained, and the same process as the “first process of SA5” in FIG. 7 is performed. The process is performed to identify the worker, and in the worker weight information in FIG. 12 of the worker weight information DB 232 in FIG. 11, the acquired weight information is used as post-work weight information associated with the identified worker. Store. Here, for example, when the worker with "ID001" comes to a predetermined position in front of the determination device 2 after work, as shown in FIG. Similarly, communication is performed with the weight measuring device 3 via the communication unit 20, and "W12" which is the weight information indicating the weight of the worker measured by the weight measuring device 3 is obtained. In the worker weight information, "W12" is stored as the post-work weight information associated with "worker ID"="ID001".

次に、第2推定部246は、図12の作業員体重情報を参照して、前述の格納した作業後体重情報と、当該作業後体重情報と同一の作業員の作業前体重情報とを取得し、取得した作業後体重情報に対する取得した作業前体重情報の差分を演算し、演算した差分を当該作業員の脱水量として推定する。ここでは、例えば、第2推定部246は、図12の作業員体重情報を参照して、前述の格納した「作業後体重情報」=「W12」と、当該作業後体重情報と同一の作業員の「作業前体重情報」=「W11」とを取得し、取得した「W12」に対する取得した「W11」の差分を演算し、演算した差分を「ID001」の作業員の脱水量として推定する。 Next, the second estimating unit 246 refers to the worker weight information in FIG. 12 and acquires the above-mentioned stored post-work weight information and pre-work weight information of the same worker as the post-work weight information. Then, the difference between the obtained post-work weight information and the obtained pre-work weight information is calculated, and the calculated difference is estimated as the amount of dehydration of the worker. Here, for example, the second estimating unit 246 refers to the worker weight information in FIG. "Pre-work weight information" = "W11" is obtained, the difference between the obtained "W11" and the obtained "W12" is calculated, and the calculated difference is estimated as the amount of dehydration of the worker with "ID001".

次に、判定部244は、第2推定部246が推定した脱水量と、実施の形態と同様な処理を行って第1推定部143が推定した生理情報とに基づいて、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定する。具体的には任意であるが、例えば、実施の形態で説明した「SA6の第1の判定」~「SA6の第3の判定」に加えて、第2推定部246が推定した脱水量と図11の記録部23に記録されている閾値情報が示す脱水量閾値とを相互に比較し、推定した脱水量が「平均脱水量閾値」以上であるか、推定した脱水量が「脱水量閾値」未満であるかを判定する(以下、「脱水量判定」)。 Next, the determining unit 244 determines whether the worker is suffering from heat stroke based on the amount of dehydration estimated by the second estimating unit 246 and the physiological information estimated by the first estimating unit 143 by performing the same processing as in the embodiment. Determine whether or not there is a suspicion that the patient is suffering from the disease. Although the specifics are arbitrary, for example, in addition to the "first determination of SA6" to "third determination of SA6" described in the embodiment, the amount of dehydration estimated by the second estimation unit 246 and the The dehydration amount threshold indicated by the threshold information recorded in the recording unit 23 of 11 is compared with each other to determine whether the estimated dehydration amount is greater than or equal to the "average dehydration amount threshold" or the estimated dehydration amount is equal to the "dehydration amount threshold". (hereinafter referred to as "dehydration amount determination").

そして、例えば、(実施の形態の場合と同様に)推定した生理情報が閾値情報が示す閾値以上であるとの判定結果が1個以上存在する場合、あるいは、推定した脱水量が「平均脱水量閾値」以上であると判定した場合、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるものと判定し、一方、(実施の形態の場合と同様に)推定した全ての生理情報が閾値情報が示す閾値未満であり、且つ、推定した脱水量が「平均脱水量閾値」未満であると判定した場合、作業員が熱中症にかかっている疑いはないものと判定することとする。 For example, if there is one or more determination results that the estimated physiological information is equal to or higher than the threshold value indicated by the threshold information (as in the case of the embodiment), or if the estimated dehydration amount is "average dehydration amount" If it is determined that the worker is at or above the "threshold value", it is determined that the worker is suspected of suffering from heat stroke, and on the other hand (as in the case of the embodiment), all the estimated physiological information is If it is determined that the estimated amount of dehydration is less than the threshold and the estimated amount of dehydration is less than the "average dehydration amount threshold," it is determined that there is no suspicion that the worker is suffering from heat stroke.

ここでは、例えば、「ID001」の作業員の脱水量としての「W12」と「W11」との差分が脱水量閾値として「1.5(kg)」以上である場合、判定部244は、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるものと判定することとなる。 Here, for example, if the difference between "W12" and "W11" as the dehydration amount of the worker with "ID001" is equal to or more than "1.5 (kg)" as the dehydration amount threshold, the determination unit 244 It was determined that the person was suspected of suffering from heatstroke.

このように構成した場合、対象者の脱水量を示す脱水量情報を推定することにより、例えば、生理情報に加えて、脱水量情報も考慮して判定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 With this configuration, by estimating the amount of dehydration information that indicates the amount of dehydration of the subject, for example, in addition to physiological information, it is possible to take into account the information on the amount of dehydration, so that the health state of the subject can be determined. It becomes possible to improve the determination accuracy.

(外観状態について)
また、上記実施の形態において、作業員の外観状態も考慮して作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定するように構成してもよい。図13は、判定装置のブロック図である。なお、図13において、図3の構成と同様な構成には同一の符号を付してその説明を省略する。
(About appearance condition)
Further, in the embodiment described above, it may be configured to determine whether or not there is a suspicion that the worker is suffering from heat stroke, taking into consideration the appearance state of the worker. FIG. 13 is a block diagram of the determination device. Note that in FIG. 13, the same components as those in FIG. 3 are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.

(外観状態について-構成)
判定装置4は、判定システムであり、図3の判定装置1において、記録部13を記録部43に変更し、また、制御部14を制御部44に変更したものである。
(About appearance condition - configuration)
The determination device 4 is a determination system, and is the same as the determination device 1 shown in FIG.

記録部43は、作業員関連情報DB431を備え、また、実施の形態で説明した閾値情報を記録する。 The recording unit 43 includes a worker-related information DB 431 and records the threshold information described in the embodiment.

作業員関連情報DB431は、作業員関連情報を格納する作業員関連情報格納手段であり、特に、相関関係情報を格納する格納手段である。図14は、作業員関連情報を例示した図である。「作業員関連情報」とは、相関関係情報であり、図14に示すように、項目「作業員ID」に対応する情報と、項目「氏名情報」に対応する情報と、項目「皮膚温度相関情報」に対応する情報と、項目「大腿温度相関情報」に対応する情報と、項目「着衣脱水密度相関情報」に対応する情報と、項目「汗面積比相関情報」に対応する情報が相互に関連付けられている。なお、項目「汗面積比相関情報」に対応する情報以外の情報については、図4の同一名称の情報と同様である。項目「汗面積比相関情報」に対応する情報は、所定部位における表面温度と汗面積比(外観状態)との相関関係を示す汗面積比相関関係情報である(図14では、「ID001」の作業員の汗面積比相関情報である「Ta001」等)。 The worker-related information DB 431 is a worker-related information storage unit that stores worker-related information, and in particular, a storage unit that stores correlation information. FIG. 14 is a diagram illustrating worker-related information. “Worker related information” is correlation information, and as shown in FIG. 14, information corresponding to the item “worker ID”, information corresponding to the item “name information”, and information corresponding to the item “skin temperature correlation Information corresponding to the item ``Thigh Temperature Correlation Information'', information corresponding to the item ``Clothing and Dehydration Density Correlation Information'', and information corresponding to the item ``Sweat Area Ratio Correlation Information'' are mutually correlated. Associated. Note that information other than the information corresponding to the item "sweat area ratio correlation information" is the same as the information with the same name in FIG. 4. The information corresponding to the item "Sweat area ratio correlation information" is sweat area ratio correlation information indicating the correlation between the surface temperature and the sweat area ratio (appearance condition) at a predetermined region (in FIG. 14, the information corresponding to "ID001" ``Ta001'', which is worker sweat area ratio correlation information, etc.).

図15は、相関関係の一例を示す図である。なお、図15は、図14の「ID001」の作業員についての相関関係を示す図であり、汗面積比相関直線L4は、狭領域R1の表面温度と汗面積比との相関関係を示している。ここでの汗面積比とは、例えば、作業員の顔の面積に対する、当該顔における発汗している領域の面積の比率を示していることとして以下説明する。そして、前述の図14の汗面積比相関情報である「Ta001」としては、図15の汗面積比相関直線L4を示す情報(一例としては、演算式又はテーブル情報等)が格納されていることとする。そして、このような図14の作業員関連情報の具体的な格納手法は任意であり、例えば、実施の形態で説明した図4の作業員関連情報と同様にして予め格納されていることとする。特に、汗面積比相関情報については、作業員が熱中症の疑いがない場合の健康な状態の情報に基づいて格納されていることとする。なお、ここでの汗面積比については、狭領域R1を含む顔の面積に対する、当該顔における発汗している領域の面積の比率を用いたが、これに限らず、狭領域R1を含まない部分の面積に対する当該部分における発刊している領域の面積の比率を用いてもよい。 FIG. 15 is a diagram showing an example of correlation. Note that FIG. 15 is a diagram showing the correlation for the worker with "ID001" in FIG. 14, and the sweat area ratio correlation straight line L4 shows the correlation between the surface temperature of the narrow region R1 and the sweat area ratio. There is. The sweat area ratio here will be explained below as, for example, indicating the ratio of the area of the sweating region of the worker's face to the area of the worker's face. As "Ta001" which is the sweat area ratio correlation information in FIG. 14 described above, information indicating the sweat area ratio correlation straight line L4 in FIG. 15 (for example, an arithmetic expression or table information) is stored. shall be. The specific storage method for the worker-related information in FIG. 14 is arbitrary; for example, it is assumed that the worker-related information in FIG. 14 is stored in advance in the same manner as the worker-related information in FIG. 4 described in the embodiment. . In particular, the sweat area ratio correlation information is stored based on information on the health status of the worker when there is no suspicion of heatstroke. Regarding the sweat area ratio here, we used the ratio of the area of the sweating area on the face to the area of the face that includes the narrow area R1, but this is not limited to the area that does not include the narrow area R1. The ratio of the area of the published area in the relevant part to the area of the area may be used.

図13の制御部44は、機能概念的には、例えば、実施の形態で説明した第1取得部141、第2取得部142、及び第1推定部143に加えて、特定部445を備え、判定部144を判定部444に変更したものである。特定部445は、第2取得部142が取得した可視光画像に基づいて、対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定する特定手段である。判定部444は、特定部445が特定した外観状態と、第1推定部143が推定した生理情報とに基づいて、対象者の健康状態を判定する判定手段である。そして、このような制御部44の各部の処理については後述する。 Functionally, the control unit 44 in FIG. 13 includes, for example, a specifying unit 445 in addition to the first acquisition unit 141, second acquisition unit 142, and first estimation unit 143 described in the embodiment, The determination unit 144 is replaced by a determination unit 444. The specifying unit 445 is a specifying unit that specifies the appearance state, which is a state determined from the subject's appearance, based on the visible light image acquired by the second acquisition unit 142. The determining unit 444 is a determining unit that determines the health condition of the subject based on the external appearance specified by the specifying unit 445 and the physiological information estimated by the first estimating unit 143. The processing of each part of the control section 44 will be described later.

(外観状態について-処理) (About appearance condition - treatment)

判定装置4は、特記する場合を除いて判定装置1と同様な処理を行うこととし、判定装置1の処理と異なる部分についてのみ説明する。 The determination device 4 performs the same processing as the determination device 1 unless otherwise specified, and only the portions that are different from the processing of the determination device 1 will be described.

図7のSA5において、実施の形態で説明した処理に加えて、特定部445は、第2取得部142が取得した可視光画像に基づいて、作業員の汗面積比を特定する。具体的には任意であるが、例えば、SA2で第2取得部142が取得した可視光画像を取得し、「SA3の第1処理」の場合と同様な処理を行って、当該可視光画像において作業員の顔の輪郭を特定する。次に、前述の可視光画像において、特定した顔の輪郭の内部の領域(つまり、顔に対応する領域)において、更に画像認識を行って発汗している領域を特定し、顔の輪郭の内部の領域で発汗している領域と発汗していない領域とを区別する。なお、ここでの発汗している領域を認識する手法は任意であるが、例えば、発汗した部分は汗に起因するテカリが生じることに着目して画像認識する手法を用いてもよいし、あるいは、顔の一部又は全部が発汗している顔の画像、及び発汗していない顔の画像を用いて教師情報有り機械学習を行って可視光画像に写っている作業員の発汗している領域を特定するためのモデル情報を予め生成しておき、当該生成したおいたモデル情報を用いて特定してもよい。次に、顔の輪郭の内部の全体の領域(つまり、顔全体の領域)に対する発汗しているものと特定された領域の比率を演算し(つまり、「発汗しているものと特定された領域の面積」÷「顔の輪郭の内部の全体の領域の面積」の演算)、演算結果を作業員の汗面積比として特定する。 In SA5 of FIG. 7, in addition to the process described in the embodiment, the identification unit 445 identifies the sweat area ratio of the worker based on the visible light image acquired by the second acquisition unit 142. Although the specifics are optional, for example, the second acquisition unit 142 acquires the visible light image in SA2, performs the same process as in the "first process of SA3", and then Identify the contours of the worker's face. Next, in the visible light image mentioned above, image recognition is further performed in the area inside the identified facial contour (in other words, the area corresponding to the face) to identify the sweating area, and Distinguish between sweating and non-sweating areas. Note that the method of recognizing the sweating area here is arbitrary, but for example, an image recognition method may be used that focuses on the fact that the sweating area has shine due to sweat, or , we performed supervised machine learning using images of faces where part or all of the face is sweating, and images of faces that are not sweating to determine the sweating area of the worker in the visible light image. Model information for specifying may be generated in advance, and specification may be performed using the generated model information. Next, we calculate the ratio of the area identified as sweating to the total area inside the facial contour (i.e., the area of the entire face) (i.e., the area identified as sweating). ÷ "area of the entire area inside the contour of the face"), and the calculation result is specified as the sweat area ratio of the worker.

図7のSA6において判定部444は、前述の特定部445が特定した汗面積比と、実施の形態と同様な処理を行って第1推定部143が推定した生理情報とに基づいて、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるか否かを判定する。具体的には任意であるが、例えば、実施の形態で説明した「SA6の第1の判定」~「SA6の第3の判定」に加えて、以下の判定を行う。具体的には、SA4で測定した所定部位の表面温度、及び前述の特定部445が特定した汗面積比を取得し、また、図14の作業員関連情報の内の、可視化画像に写っている作業員に関連付けられている汗面積比相関情報を取得した上で、取得した所定部位の表面温度及び汗面積比の組み合わせの情報が、取得した汗面積比相関情報が示す汗面積比相関直線L4から所定割合以上逸脱しているか否かを判定する。より具体的には、図15において、前述の所定部位の表面温度及び汗面積比で特定される点が上限直線L41及び下限直線L42の相互間の領域から逸脱している否かを判定する。 At SA6 in FIG. 7, the determination unit 444 determines whether the worker Determine whether or not there is a suspicion that the person is suffering from heat stroke. Although specific details are arbitrary, for example, in addition to the "first determination of SA6" to "third determination of SA6" described in the embodiment, the following determination is performed. Specifically, the surface temperature of a predetermined part measured in SA4 and the sweat area ratio identified by the aforementioned identifying unit 445 are acquired, and the sweat area ratio identified by the aforementioned identifying unit 445 is acquired, and the sweat area ratio that is shown in the visualized image of the worker-related information in FIG. 14 is obtained. After acquiring the sweat area ratio correlation information associated with the worker, the information on the combination of the acquired surface temperature of the predetermined site and the sweat area ratio is determined by the sweat area ratio correlation straight line L4 indicated by the acquired sweat area ratio correlation information. It is determined whether the deviation exceeds a predetermined percentage. More specifically, in FIG. 15, it is determined whether the point specified by the surface temperature and sweat area ratio of the predetermined region described above deviates from the region between the upper limit straight line L41 and the lower limit straight line L42.

そして、例えば、(実施の形態の場合と同様に)推定した生理情報が閾値情報が示す閾値以上であるとの判定結果が1個以上存在する場合、あるいは、所定部位の表面温度及び汗面積比の組み合わせの情報が、汗面積比相関情報が示す汗面積比相関直線L4から所定割合以上逸脱している場合、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるものと判定し、一方、(実施の形態の場合と同様に)推定した全ての生理情報が閾値情報が示す閾値未満であり、且つ、所定部位の表面温度及び汗面積比の組み合わせの情報が、汗面積比相関情報が示す汗面積比相関直線L4から所定割合以上逸脱していない場合、作業員が熱中症にかかっている疑いはないものと判定することとする。 For example, if there is one or more determination results that the estimated physiological information is equal to or higher than the threshold indicated by the threshold information (as in the case of the embodiment), or if the surface temperature and sweat area ratio of a predetermined region are If the combination of information deviates from the sweat area ratio correlation straight line L4 indicated by the sweat area ratio correlation information by a predetermined percentage or more, it is determined that the worker is suspected of suffering from heatstroke; (Similar to the case of the form), all the estimated physiological information is less than the threshold value indicated by the threshold value information, and the information on the combination of the surface temperature and sweat area ratio of the predetermined region is equal to or less than the sweat area indicated by the sweat area ratio correlation information. If the ratio does not deviate from the correlation line L4 by a predetermined percentage or more, it is determined that there is no suspicion that the worker is suffering from heatstroke.

ここでは、例えば、SA4で測定した所定部位の表面温度が「34.0(℃)」であり、特定部445が特定した汗面積比が「70(%)」である場合、所定部位の表面温度及び汗面積比の組み合わせの情報が、図15の点P1に対応する情報となるので、所定部位の表面温度及び汗面積比の組み合わせの情報が、汗面積比相関情報が示す汗面積比相関直線L4から所定割合以上逸脱しているので、作業員が熱中症にかかっている疑いがあるものと判定することとなる。 Here, for example, if the surface temperature of the predetermined region measured by SA4 is "34.0 (°C)" and the sweat area ratio identified by the identification unit 445 is "70 (%)", the surface temperature of the predetermined region is Since the information on the combination of temperature and sweat area ratio corresponds to point P1 in FIG. 15, the information on the combination of surface temperature and sweat area ratio of a predetermined region corresponds to the sweat area ratio correlation indicated by the sweat area ratio correlation information. Since it deviates from the straight line L4 by a predetermined percentage or more, it is determined that the worker is suspected of suffering from heatstroke.

このように構成した場合、可視光画像に基づいて、対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定することにより、例えば、生理情報に加えて、外観状態も考慮して判定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 When configured in this way, by specifying the appearance state, which is a state judged from the appearance of the subject, based on the visible light image, for example, in addition to physiological information, the appearance state can also be considered for determination. Therefore, it is possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject.

(熱画像における顔に対応する領域及び所定部位に対応する領域を特定する手法について)
また、上記実施の形態では、図7のSA3において、図9の基準点を設定して熱画像における顔に対応する領域及び所定部位に対応する領域を特定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、AIに関する技術(例えば、機械学習の技術)を用いて、可視光画像における顔に対応する領域及び所定部位に対応する領域を、熱画像における顔に対応する領域及び所定部位に対応する領域に重ね合わせることにより、熱画像における顔に対応する領域及び所定部位に対応する領域を特定するように構成してもよい。
(About a method for identifying the area corresponding to the face and the area corresponding to a predetermined part in a thermal image)
Furthermore, in the above embodiment, a case has been described in which a region corresponding to a face and a region corresponding to a predetermined part in a thermal image are specified by setting the reference point in FIG. 9 at SA3 in FIG. do not have. For example, using AI-related technology (e.g., machine learning technology), the area corresponding to the face and the area corresponding to a predetermined part in the visible light image, the area corresponding to the face and the area corresponding to the predetermined part in the thermal image, The configuration may be such that a region corresponding to the face and a region corresponding to a predetermined region in the thermal image are specified by superimposing the two regions.

(その他の特徴について)
また、上記実施の形態又は変形例において、構成を適宜変更してもよい。具体的には、例えば、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12の撮像結果に基づいて作業員顔の表面温度測定から脱水症状と深部体温・体表面温度を予測し、症状の重い作業員のみ、体重測定と体温計測を詳細に実施してもよく、この場合、作業員のモニタリングに要する時間と負担を低減できる。
(About other features)
Further, in the above embodiments or modified examples, the configuration may be changed as appropriate. Specifically, for example, dehydration symptoms, core body temperature, and body surface temperature are predicted by measuring the surface temperature of the worker's face based on the imaging results of the thermography camera 11 and the visible light camera 12, and the weight of only workers with severe symptoms is predicted. Measurements and body temperature measurements may be performed in detail, reducing the time and burden required for monitoring by workers.

また、例えば、判定装置1をバッテリー駆動型もしくは電源(100Vの商用電源もしくは太陽光発電に電源)駆動型としてもよい。 Further, for example, the determination device 1 may be of a battery-driven type or a power source (100V commercial power source or solar power source) driven type.

また、例えば、判定装置1のサーモグラフィカメラ11を用いて夜間の不審者監視を行ってもよく、また、判定装置1に発光部(フラッシュ光を出力する構成)を設けて、フラッシュ光を出力したタイミングで可視光カメラ12で撮像することにより、不審者を可視光画像で撮像するように構成してもよい。このように構成することで、判定装置1を防犯目的にも用いることができる。 Further, for example, the thermography camera 11 of the determination device 1 may be used to monitor suspicious persons at night, and the determination device 1 may be provided with a light emitting unit (configured to output flash light) to output the flash light. It may be configured such that a visible light image of a suspicious person is captured by capturing an image with the visible light camera 12 at a certain timing. With this configuration, the determination device 1 can also be used for crime prevention purposes.

また、例えば、判定装置1によって判定する健康状態を季節によって変更してもよく、例えば、夏季は熱中症に関する判定を行い、冬季はインフルエンザに関する判定を行うように構成してもよい。 Further, for example, the health condition determined by the determination device 1 may be changed depending on the season, and for example, a configuration may be configured such that a determination regarding heat stroke is performed in the summer, and a determination regarding influenza is performed in the winter.

また、例えば、判定装置1の可視光カメラ12で撮像した画像に基づいて人の状態(表情、顔のテカリ具合又は脇汗の状態等からの発汗の状態、着衣量、又はユーザの腰の曲がり具合等)を特定し、特定結果に基づいて熱中症を判定するように構成してもよい。 For example, based on the image captured by the visible light camera 12 of the determination device 1, the state of the person (expression, degree of shine on the face, state of sweating from underarm sweating, amount of clothing, or curve of the user's waist) may be determined. heatstroke may be determined based on the identification result.

また、例えば、判定装置1の構成要素を分散配置してもよく、例えば、サーモグラフィカメラ11及び可視光カメラ12を判定装置1とは別体として設けて、これらの各カメラと判定装置1とが通信を行うことにより実施の形態で説明した処理を行うように構成してもよい。 Further, for example, the components of the determination device 1 may be arranged in a distributed manner. For example, the thermography camera 11 and the visible light camera 12 may be provided separately from the determination device 1, and each of these cameras and the determination device 1 may be connected to each other. It may be configured to perform the processing described in the embodiment by communicating.

また、例えば、判定装置1の筐体として防水防塵ケーシングを用いてもよく、また、判定装置1の機能をウエアラブルデバイス(例えば、眼鏡型のデバイス等)に実装してもよく、作業所内巡回AIロボットに搭載してもよく、あるいは、入退場時の顔認証システムと連動させてもよい。 Further, for example, a waterproof and dustproof casing may be used as the housing of the determination device 1, and the functions of the determination device 1 may be implemented in a wearable device (for example, a glasses-type device, etc.). It may be mounted on a robot, or it may be linked to a facial recognition system when entering and exiting the venue.

(組み合わせについて)
また、上記実施の形態及び変形例の技術を任意に組み合わせてもよい。特に、実施の形態、及び変形例の「(脱水量情報について)」及び「(外観状態について)」の技術を組み合わせて、生理情報、脱水量情報、及び外観情報を考慮して作業員の健康状態を判定するように構成してもよい。
(About combinations)
Further, the techniques of the above embodiments and modifications may be combined arbitrarily. In particular, by combining the techniques "(About dehydration amount information)" and "(About appearance state)" of the embodiment and the modification, the health of workers is determined by taking into account physiological information, dehydration amount information, and appearance information. It may be configured to determine the state.

(付記)
付記1の判定システムは、対象者の健康状態を判定する判定システムであって、前記対象者の熱画像を取得する第1取得手段と、前記対象者の可視光画像を取得する第2取得手段と、少なくとも、前記第1取得手段が取得した前記熱画像と、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像とに基づいて、前記対象者の生理情報であって、前記対象者の健康状態に関連する前記生理情報を推定する第1推定手段と、少なくとも前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する判定手段と、を備える。
(Additional note)
The determination system of Supplementary note 1 is a determination system for determining the health condition of a subject, and includes a first acquisition unit that acquires a thermal image of the subject, and a second acquisition unit that acquires a visible light image of the subject. and physiological information of the subject, based on at least the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means, the health condition of the subject. and a determination means that determines the health condition of the subject based on at least the physiological information estimated by the first estimation means.

付記2の判定システムは、付記1に記載の判定システムにおいて、前記第1推定手段は、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の所定部位を特定する第1処理と、前記第1取得手段が取得した前記熱画像に基づいて、前記第1処理で特定された前記所定部位における表面温度を測定する第2処理と、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度に基づいて、前記生理情報を推定する第3処理と、を行う。 The determination system according to appendix 2 is the determination system according to appendix 1, in which the first estimation means specifies a predetermined region of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means. a second process of measuring the surface temperature at the predetermined site identified in the first process based on the thermal image acquired by the first acquisition means; A third process of estimating the physiological information based on the surface temperature at the site is performed.

付記3の判定システムは、付記2に記載の判定システムにおいて、前記所定部位における表面温度を示す表面温度情報と前記生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納する格納手段、を備え、前記相関関係情報は、複数の前記対象者に共通となっており、前記第1推定手段は、前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、前記生理情報を推定する。 The determination system according to Supplementary note 3 is the determination system according to Supplementary note 2, further comprising: storage means for storing correlation information indicating a correlation between surface temperature information indicating the surface temperature at the predetermined site and the physiological information; The correlation information is common to the plurality of subjects, and in the third process, the first estimation means stores the surface temperature at the predetermined region measured in the second process and the storage means. The physiological information is estimated based on the stored correlation information.

付記4の判定システムは、付記2に記載の判定システムにおいて、前記所定部位における表面温度を示す表面温度情報と前記生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納する格納手段、を備え、前記相関関係情報は、複数の前記対象者各々に固有となっており、前記第1推定手段は、前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、前記生理情報を推定する。 The determination system according to Supplementary Note 4 is the determination system according to Supplementary Note 2, further comprising: storage means for storing correlation information indicating a correlation between surface temperature information indicating the surface temperature at the predetermined site and the physiological information; The correlation information is unique to each of the plurality of subjects, and in the third process, the first estimation means calculates the surface temperature at the predetermined site measured in the second process and the storage means. The physiological information is estimated based on the correlation information stored in the physiological information.

付記5の判定システムは、付記1から4の何れか一項に記載の判定システムにおいて、前記対象者の体重情報を取得する第3取得手段と、前記第3取得手段が取得した前記体重情報に基づいて、前記対象者の脱水量を示す脱水量情報を推定する第2推定手段と、を備え、前記判定手段は、前記第2推定手段が推定した前記脱水量情報と、前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する。 The determination system according to Supplementary note 5 is the determination system according to any one of Supplementary notes 1 to 4, which includes: a third acquisition means for acquiring weight information of the subject; and a third acquisition means for acquiring body weight information of the subject; a second estimating means for estimating dehydration amount information indicating the amount of dehydration of the subject based on the dehydration amount information of the subject, and the determining means includes the dehydration amount information estimated by the second estimating means and the first estimating means. The health condition of the subject is determined based on the physiological information estimated by.

付記6の判定システムは、付記1から5の何れか一項に記載の判定システムにおいて、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定する特定手段、を備え、前記判定手段は、前記特定手段が特定した前記外観状態と、前記第1推定手段が推定した前記生理情報とに基づいて、前記対象者の健康状態を判定する。 The determination system according to appendix 6 is the determination system according to any one of appendices 1 to 5, in which the state is determined based on the appearance of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means. specifying means for specifying a certain appearance state, and the determining means determines the health state of the subject based on the appearance state specified by the specifying means and the physiological information estimated by the first estimating means. Determine.

付記7の判定システムは、付記1から6の何れか一項に記載の判定システムにおいて、前記対象者を撮像して当該対象者の前記熱画像を出力する赤外線カメラと、前記対象者を撮像して当該対象者の前記可視光画像を出力する可視光カメラと、を備え、前記赤外線カメラ及び前記可視光カメラは、相互に同時に前記対象者を撮像し、前記第1取得手段は、前記赤外線カメラが撮像した前記対象者の前記熱画像を取得し、前記第2取得手段は、前記可視光カメラが撮像した前記対象者の前記可視光画像を取得する。 The determination system according to appendix 7 is the determination system according to any one of appendices 1 to 6, which includes: an infrared camera that images the subject and outputs the thermal image of the subject; a visible light camera that outputs the visible light image of the subject, the infrared camera and the visible light camera mutually capture images of the subject at the same time, and the first acquisition means outputs the visible light image of the subject. The second acquiring means acquires the visible light image of the subject photographed by the visible light camera.

付記8のプログラムは、対象者の健康状態を判定する判定プログラムであって、コンピュータを、前記対象者の熱画像を取得する第1取得手段と、前記対象者の可視光画像を取得する第2取得手段と、少なくとも、前記第1取得手段が取得した前記熱画像と、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像とに基づいて、前記対象者の生理情報であって、前記対象者の健康状態に関連する前記生理情報を推定する第1推定手段と、少なくとも前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する判定手段と、として機能させる。 The program in appendix 8 is a determination program for determining the health condition of a subject, and includes a computer as a first acquisition unit that acquires a thermal image of the subject, and a second acquisition unit that acquires a visible light image of the subject. an acquisition means, based on at least the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means, physiological information of the subject; It functions as a first estimating means for estimating the physiological information related to the health condition, and a determining means for determining the health condition of the subject based on at least the physiological information estimated by the first estimating means.

(付記の効果)
付記1に記載の判定システム、及び付記8に記載の判定プログラムによれば、第1取得手段が取得した熱画像と、第2取得手段が取得した可視光画像とに基づいて、対象者の生理情報であって、対象者の健康状態に関連する生理情報を推定することにより、例えば、熱画像と可視光画像との2種類の画像に基づいて生理情報を推定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。
(Effect of appendix)
According to the determination system described in Appendix 1 and the determination program described in Appendix 8, the physiology of the subject is determined based on the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means. By estimating physiological information related to the subject's health condition, for example, it is possible to estimate physiological information based on two types of images, a thermal image and a visible light image. It becomes possible to improve the accuracy of determining the health status of people.

付記2に記載の判定システムによれば、第2取得手段が取得した可視光画像に基づいて、対象者の所定部位を特定し、第1取得手段が取得した熱画像に基づいて、当該特定された対象者の所定部位における表面温度を測定し、測定された対象者の所定部位における表面温度に基づいて、生理情報を推定することにより、例えば、生理情報との間で相関が認められる情報を測定可能な部位(例えば、顔等)を所定部位とした場合、対象者の生理情報の推定精度を向上させることができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。また、対象者の露出している部分(例えば、顔等)を所定部位とした場合、対象者が着衣を着用した状態で所定部位の表面温度を測定することができるので、判定システムの利便性を向上させる事が可能となる。 According to the determination system described in Supplementary Note 2, a predetermined region of the subject is identified based on the visible light image acquired by the second acquisition means, and a predetermined region of the subject is identified based on the thermal image acquired by the first acquisition means. By measuring the surface temperature of a predetermined part of a subject and estimating physiological information based on the measured surface temperature of a predetermined part of the subject, for example, information that is correlated with the physiological information can be obtained. When a measurable part (for example, a face, etc.) is set as a predetermined part, it is possible to improve the accuracy of estimating the physiological information of the subject, and therefore it is possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject. In addition, if the exposed part of the subject (for example, the face) is used as the predetermined part, the surface temperature of the predetermined part can be measured while the subject is wearing clothes, which increases the convenience of the determination system. It is possible to improve the

付記3に記載の判定システムによれば、所定部位における表面温度を示す表面温度情報と生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納しており、相関関係情報は、複数の対象者に共通となっていることにより、例えば、対象者の生理情報を共通の相関関係情報を用いて推定することができるので、対象者の健康状態を共通の基準を用いて判定する事が可能となる。 According to the determination system described in Appendix 3, correlation information indicating the correlation between surface temperature information indicating the surface temperature at a predetermined region and physiological information is stored, and the correlation information is common to multiple subjects. By doing so, for example, the physiological information of the subject can be estimated using common correlation information, so that the health condition of the subject can be determined using a common standard.

付記4に記載の判定システムによれば、所定部位における表面温度を示す表面温度情報と生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納しており、相関関係情報は、複数の対象者各々に固有となっていることにより、例えば、対象者の生理情報を対象者各々に固有の相関関係情報を用いて推定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させる事が可能となる。 According to the determination system described in Appendix 4, correlation information indicating a correlation between surface temperature information indicating the surface temperature at a predetermined region and physiological information is stored, and the correlation information is stored for each of a plurality of subjects. By being unique, for example, the physiological information of a subject can be estimated using correlation information unique to each subject, making it possible to improve the accuracy of determining the health status of the subject. Become.

付記5に記載の判定システムによれば、対象者の脱水量を示す脱水量情報を推定することにより、例えば、生理情報に加えて、脱水量情報も考慮して判定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 According to the determination system described in Appendix 5, by estimating the amount of dehydration information indicating the amount of dehydration of the subject, for example, in addition to physiological information, it is possible to make a determination considering the amount of dehydration information. It becomes possible to improve the accuracy of determining a person's health condition.

付記6に記載の判定システムによれば、可視光画像に基づいて、対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定することにより、例えば、生理情報に加えて、外観状態も考慮して判定することができるので、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 According to the determination system described in Appendix 6, by specifying the appearance state, which is a state determined from the appearance of the subject, based on the visible light image, for example, the appearance state is taken into consideration in addition to physiological information. Therefore, it is possible to improve the accuracy of determining the health condition of the subject.

付記7に記載の判定システムによれば、赤外線カメラ及び可視光カメラは、相互に同時に対象者を撮像し、第1取得手段は、赤外線カメラが撮像した対象者の熱画像を取得し、第2取得手段は、可視光カメラが撮像した対象者の可視光画像を取得することにより、例えば、同じタイミングで撮像された熱画像及び可視光画像を取得することができるので、対象者の生理情報の推定精度を向上させることができ、対象者の健康状態の判定精度を向上させることが可能となる。 According to the determination system described in Appendix 7, the infrared camera and the visible light camera image the subject at the same time, and the first acquisition means acquires the thermal image of the subject imaged by the infrared camera; By acquiring the visible light image of the subject captured by the visible light camera, the acquisition means can acquire, for example, a thermal image and a visible light image captured at the same timing, so that physiological information of the subject can be obtained. Estimation accuracy can be improved, and it becomes possible to improve determination accuracy of the subject's health condition.

1 判定装置
2 判定装置
3 体重測定装置
4 判定装置
11 サーモグラフィカメラ
12 可視光カメラ
13 記録部
14 制御部
20 通信部
23 記録部
24 制御部
43 記録部
44 制御部
131 作業員関連情報DB
141 第1取得部
142 第2取得部
143 第1推定部
144 判定部
232 作業員体重情報DB
244 判定部
245 第3取得部
246 第2推定部
431 作業員関連情報DB
444 判定部
445 特定部
GR1 狭画像領域
L1 平均皮膚温度相関直線
L2 大腿温度相関直線
L3 着衣脱水密度相関直線
L4 汗面積比相関直線
L41 上限直線
L42 下限直線
P1 点
R1 狭領域
R2 広領域
1 Determination device 2 Determination device 3 Weight measurement device 4 Determination device 11 Thermography camera 12 Visible light camera 13 Recording section 14 Control section 20 Communication section 23 Recording section 24 Control section 43 Recording section 44 Control section 131 Worker related information DB
141 First acquisition unit 142 Second acquisition unit 143 First estimation unit 144 Determination unit 232 Worker weight information DB
244 Judgment unit 245 Third acquisition unit 246 Second estimation unit 431 Worker related information DB
444 Judgment unit 445 Specification unit GR1 Narrow image area L1 Average skin temperature correlation line L2 Thigh temperature correlation line L3 Clothing/dehydration density correlation line L4 Sweat area ratio correlation line L41 Upper limit line L42 Lower limit line P1 Point R1 Narrow area R2 Wide area

Claims (8)

対象者の健康状態を判定する判定システムであって、
前記対象者の熱画像を取得する第1取得手段と、
前記対象者の可視光画像を取得する第2取得手段と、
少なくとも、前記第1取得手段が取得した前記熱画像と、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像とに基づいて、前記対象者の生理情報であって、前記対象者の健康状態に関連する前記生理情報を推定する第1推定手段と、
少なくとも前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する判定手段と、を備え
前記第1推定手段は、
前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の所定部位を特定する第1処理と、
前記第1取得手段が取得した前記熱画像に基づいて、前記第1処理で特定された前記所定部位における表面温度を測定する第2処理と、
前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度に基づいて、前記生理情報を推定する第3処理と、を行い、
前記判定システムは、
前記所定部位における表面温度を示す表面温度情報と前記生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納する格納手段、を備え、
前記第1推定手段は、
前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、前記生理情報を推定する、
判定システム。
A determination system for determining the health condition of a subject,
a first acquisition means for acquiring a thermal image of the subject;
a second acquisition means for acquiring a visible light image of the subject;
Based on at least the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means, physiological information of the subject, which is related to the health condition of the subject. first estimation means for estimating the physiological information;
determination means for determining the health condition of the subject based on at least the physiological information estimated by the first estimation means ;
The first estimating means is
a first process of identifying a predetermined part of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means;
a second process of measuring the surface temperature at the predetermined site identified in the first process based on the thermal image acquired by the first acquisition means;
performing a third process of estimating the physiological information based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process;
The determination system includes:
Storage means for storing correlation information indicating a correlation between surface temperature information indicating a surface temperature at the predetermined region and the physiological information,
The first estimating means is
In the third process, the physiological information is estimated based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process and the correlation information stored in the storage means.
Judgment system.
前記第1推定手段は、 The first estimating means is
前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、複数種類の前記生理情報を推定する、 In the third process, a plurality of types of physiological information are estimated based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process and the correlation information stored in the storage means.
請求項1に記載の判定システム。 The determination system according to claim 1.
記相関関係情報は、複数の前記対象者に共通となっている、
請求項1又は2に記載の判定システム。
The correlation information is common to the plurality of subjects ,
The determination system according to claim 1 or 2 .
記相関関係情報は、複数の前記対象者各々に固有となっている、
請求項1又は2に記載の判定システム。
The correlation information is unique to each of the plurality of subjects ,
The determination system according to claim 1 or 2 .
前記対象者の体重情報を取得する第3取得手段と、
前記第3取得手段が取得した前記体重情報に基づいて、前記対象者の脱水量を示す脱水量情報を推定する第2推定手段と、を備え、
前記判定手段は、前記第2推定手段が推定した前記脱水量情報と、前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する、
請求項1から4の何れか一項に記載の判定システム。
a third acquisition means for acquiring weight information of the subject;
a second estimation means for estimating dehydration amount information indicating the amount of dehydration of the subject based on the body weight information acquired by the third acquisition means;
The determining means determines the health condition of the subject based on the dehydration amount information estimated by the second estimating means and the physiological information estimated by the first estimating means.
The determination system according to any one of claims 1 to 4.
前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の外観から判断される状態である外観状態を特定する特定手段、を備え、
前記判定手段は、前記特定手段が特定した前記外観状態と、前記第1推定手段が推定した前記生理情報とに基づいて、前記対象者の健康状態を判定する、
請求項1から5の何れか一項に記載の判定システム。
A specifying means for specifying an appearance state that is a state determined from the appearance of the subject based on the visible light image obtained by the second obtaining means,
The determining means determines the health condition of the subject based on the appearance state specified by the specifying means and the physiological information estimated by the first estimating means.
The determination system according to any one of claims 1 to 5.
前記対象者を撮像して当該対象者の前記熱画像を出力する赤外線カメラと、
前記対象者を撮像して当該対象者の前記可視光画像を出力する可視光カメラと、を備え、
前記赤外線カメラ及び前記可視光カメラは、相互に同時に前記対象者を撮像し、
前記第1取得手段は、前記赤外線カメラが撮像した前記対象者の前記熱画像を取得し、
前記第2取得手段は、前記可視光カメラが撮像した前記対象者の前記可視光画像を取得する、
請求項1から6の何れか一項に記載の判定システム。
an infrared camera that images the subject and outputs the thermal image of the subject;
a visible light camera that images the subject and outputs the visible light image of the subject;
the infrared camera and the visible light camera mutually image the subject at the same time;
The first acquisition means acquires the thermal image of the subject captured by the infrared camera,
The second acquisition means acquires the visible light image of the subject captured by the visible light camera.
The determination system according to any one of claims 1 to 6.
対象者の健康状態を判定する判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記対象者の熱画像を取得する第1取得手段と、
前記対象者の可視光画像を取得する第2取得手段と、
少なくとも、前記第1取得手段が取得した前記熱画像と、前記第2取得手段が取得した前記可視光画像とに基づいて、前記対象者の生理情報であって、前記対象者の健康状態に関連する前記生理情報を推定する第1推定手段と、
少なくとも前記第1推定手段が推定した前記生理情報に基づいて、前記対象者の健康状態を判定する判定手段と、として機能させ
前記第1推定手段は、
前記第2取得手段が取得した前記可視光画像に基づいて、前記対象者の所定部位を特定する第1処理と、
前記第1取得手段が取得した前記熱画像に基づいて、前記第1処理で特定された前記所定部位における表面温度を測定する第2処理と、
前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度に基づいて、前記生理情報を推定する第3処理と、を行い、
前記コンピュータは、
前記所定部位における表面温度を示す表面温度情報と前記生理情報との相関関係を示す相関関係情報を格納する格納手段、を備え、
前記第1推定手段は、
前記第3処理において、前記第2処理で測定された前記所定部位における表面温度と、前記格納手段に格納されている前記相関関係情報とに基づいて、前記生理情報を推定する、
判定プログラム。
A determination program for determining the health condition of a target person,
computer,
a first acquisition means for acquiring a thermal image of the subject;
a second acquisition means for acquiring a visible light image of the subject;
Based on at least the thermal image acquired by the first acquisition means and the visible light image acquired by the second acquisition means, physiological information of the subject, which is related to the health condition of the subject. first estimation means for estimating the physiological information;
functioning as a determining means for determining the health condition of the subject based on at least the physiological information estimated by the first estimating means ;
The first estimating means is
a first process of identifying a predetermined part of the subject based on the visible light image acquired by the second acquisition means;
a second process of measuring the surface temperature at the predetermined site identified in the first process based on the thermal image acquired by the first acquisition means;
performing a third process of estimating the physiological information based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process;
The computer includes:
Storage means for storing correlation information indicating a correlation between surface temperature information indicating a surface temperature at the predetermined region and the physiological information,
The first estimating means is
In the third process, the physiological information is estimated based on the surface temperature at the predetermined site measured in the second process and the correlation information stored in the storage means.
Judgment program.
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